Project Notes

AE-Morpher.md

AE-Morpher

文件说明

• ae_reconstruct_v2_hallow.py: 用来生成reconstructed adversarial examples；

• map_cid_re_0.3.txt: 储存re_objs_0.3中的reconstructed adversarial examples的地图cid；

• map_cid_re_0.4.txt: 储存re_objs_0.4中的reconstructed adversarial examples的地图cid；

• map_cid_re_0.5.txt: 储存re_objs_0.5中的reconstructed adversarial examples的地图cid；

• map_cid_re_0.6.txt: 储存re_objs_0.6中的reconstructed adversarial examples的地图cid；

• apply_map_cli.py: 用来将Unity Editor编译生成的地图上传到SORA-SVL中，并返回地图的cid；

Deepfake.md

docker run -id --gpus all --net host --shm-size 8g -v /home/zhusc/deepfake/icpr2020dfdc:/workspace -v /home/data/zhusc/deepfake:/workspace/datasets deepfake_detector

华为自动驾驶.md

MSF-ADV

python attack.py -obj ./object/object.ply -obj_save ./object/obj_save -lidar ./data/lidar.bin -cam ./data/cam.png -cali ./data/cali.txt -e 0.2 -o pgd -it 1000 

Point Cloud和Mesh的区别： point cloud仅仅包括点，不包括面。mesh既包括点也包括面。

3D物体并不是依靠无穷多个点构成的，而是稀疏的点云间连点成面形成的。

Modified SMOKE

输出

devcontainer.json可以与ss-tproxy兼容 docker pull不受ss-tproxy影响，它的代理需要单独配置，在使用docker pull时可能需要关闭ss-tproxy

offical SMOKE K: tensor([[721.5377, 0.0000, 609.5593], [ 0.0000, 721.5377, 172.8540], [ 0.0000, 0.0000, 1.0000]])

自监督模型水印.md

BYOL

• path: 77:///home/lipan/LiPan/BYOL_TEST
• 测试MAD
  • test_mad_full.py
  • GAUSS_NOISE可以控制是否在输入图片上加高斯噪音，高斯噪音的强度在simclr.py的add_gauss_noise()函数中修改
• 测试ACC
  • test_logistic_regression.py
  • GAUSS_NOISE可以控制是否在输入图片上加高斯噪音，高斯噪音的强度在simclr.py的add_gauss_noise()函数中修改
  • 分别传入encoder和classifer，生成Model_Downstream_BAK实例
  • 结果与试验记录表格核验一致

SimCLR

• path: 77:///home/lipan/LiPan/SimCLR_LiPan
• test_downstream_full_zsc.py
  • 测试ACC
• test_downstream_full_gauss_zsc.py
  • 通过对PoisonWrapper添加gauss参数，实现添加高斯噪音
  • 测试对加了gauss noise后的图片的ACC
  • gauss noise的强度由PoisonWrapped里的add_gauss_noise函数控制
• test_mad.py
  • 测试MAD
• test_mad_gauss.py
  • 通过修改get_entropy_mad_datasets()，实现添加高斯噪音
• wm_8x8.png
  • Our水印
• wm_8x8.png
  • Random水印

MoCOV2

• path: 77:///home/lipan/LiPan/MoCoV2_LiPan
• test_downstream_zsc_full2.py
  • 测试ACC
• test_downstream_zsc_full2_gauss.py
  • 通过修改PoisonDatasetWrapper()的gauss参数决定是否添加gauss噪音
• test_downstream_zsc_full.py
  • 画特征散点图
• test_mad.py
  • 测试MAD
• test_mad_gauss.py
  • 测试加上gauss noise后的MAD

BiGAN

• path: 91:///home/caiyl/Unsupervised_Watermark/BiGAN_LiPan
• test_mad_gauss.py
  • 测试加了gauss noise后的MAD值
  • gauss noise的强度由文件中的add_gauss_noise函数控制
  • 通过修改transforms实现添加噪音，只修改了cifar10的transform
• train_downstream copy.py
  • 测试ACC
  • gauss noise的强度由文件中的add_gauss_noise函数控制
  • 通过修改transforms实现添加噪音，只修改了cifar10的transform