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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利基于自适应组样本扰动约束的对抗训练方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114091597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111350578.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于自适应组样本扰动约束的对抗训练方法、装置及设备是由王滨;张峰;王星;钱亚冠设计研发完成，并于2021-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应组样本扰动约束的对抗训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于自适应组样本扰动约束的对抗训练方法、装置及设备，该方法包括：将训练图像输入给初始网络模型，得到训练图像对应的网络输出向量和预测类别；若基于预测类别和训练图像的实际类别确定训练图像的分类结果为错误，将训练图像确定为自然样本图像；若基于预测类别和实际类别确定训练图像的分类结果为正确，基于网络输出向量确定训练图像对应的目标自适应组；基于目标自适应组对应的目标样本扰动约束确定训练图像对应的目标扰动向量，基于目标扰动向量和训练图像生成扰动样本图像；基于自然样本图像和扰动样本图像对初始网络模型进行训练，得到目标网络模型。通过本申请的技术方案，显著提高目标网络模型对于攻击样本的抗干扰能力。

本发明授权基于自适应组样本扰动约束的对抗训练方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应组样本扰动约束的对抗训练方法，其特征在于，包括： 获取多个训练图像；针对每个训练图像，将所述训练图像输入给初始网络模型，得到所述训练图像对应的网络输出向量和预测类别； 若基于所述预测类别和所述训练图像的实际类别确定所述训练图像的分类结果为错误，则将所述训练图像确定为自然样本图像； 若基于所述预测类别和所述实际类别确定所述训练图像的分类结果为正确，则基于所有分类结果为正确的训练图像对应的网络输出向量中的最大特征值确定目标特征值，并基于所述目标特征值确定第一自适应组、第二自适应组和第三自适应组；其中，每个自适应组对应一个特征值区间，且不同自适应组对应的特征值区间不同，所述第一自适应组对应的特征值区间的区间起始值为所述目标特征值与预设第一阈值之差，且所述第一自适应组对应的特征值区间的区间结束值为所述目标特征值与预设第二阈值之和；所述第二自适应组对应的特征值区间的区间结束值为所述目标特征值与预设第一阈值之差；所述第三自适应组对应的特征值区间的区间起始值为所述目标特征值与预设第二阈值之和； 确定所述网络输出向量中的最大特征值对应的特征值区间，并将该特征值区间对应的自适应组确定为所述训练图像对应的目标自适应组； 基于所述目标自适应组对应的目标样本扰动约束确定所述训练图像对应的目标扰动向量，基于所述目标扰动向量和所述训练图像生成扰动样本图像；其中，不同自适应组对应不同的样本扰动约束； 基于所述多个训练图像对应的自然样本图像和扰动样本图像，对所述初始网络模型进行训练，得到已训练的目标网络模型； 其中，所述目标网络模型用于对待分类图像进行分类。

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