从CIFAR到ImageNetRobustBench支持的数据集与威胁模型全解析【免费下载链接】robustbenchRobustBench: a standardized adversarial robustness benchmark [NeurIPS 2021 Benchmarks and Datasets Track]项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robustbenchRobustBench是一个标准化的对抗鲁棒性基准测试项目旨在为机器学习模型的对抗鲁棒性评估提供统一的标准和工具。该项目支持多种主流数据集和威胁模型帮助研究者和开发者客观比较不同模型的鲁棒性表现。一、全面覆盖的主流数据集RobustBench支持三大核心数据集满足不同场景下的鲁棒性评估需求1. CIFAR-10CIFAR-10是一个经典的图像分类数据集包含10个类别的32x32彩色图像。在RobustBench中CIFAR-10数据集的相关模型信息存储在model_info/cifar10/目录下涵盖了Linf、L2和corruptions等多种威胁模型的评估结果。2. CIFAR-100CIFAR-100是CIFAR-10的扩展包含100个类别的图像难度更高。其模型信息存储在model_info/cifar100/目录同样支持多种威胁模型的评估。3. ImageNetImageNet是一个大规模图像识别数据集包含超过1000个类别的高分辨率图像。RobustBench对ImageNet的支持体现在model_info/imagenet/目录中为大型模型的鲁棒性评估提供了基准。这些数据集的支持在代码中通过BenchmarkDataset枚举类进行定义和管理class BenchmarkDataset(Enum): cifar_10 cifar10 cifar_100 cifar100 imagenet imagenet二、多样化的威胁模型RobustBench定义了多种威胁模型以全面评估模型在不同攻击场景下的鲁棒性1. Linf威胁模型LinfL∞威胁模型关注图像像素值的最大变化是最常见的对抗性攻击模型之一。以下是CIFAR-10数据集在Linf威胁模型下的鲁棒性排行榜该排行榜展示了不同方法在标准准确率和AutoAttack鲁棒准确率上的表现帮助用户直观比较各模型的鲁棒性。2. L2威胁模型L2威胁模型考虑图像整体的欧氏距离变化是另一种重要的对抗性攻击度量。以下是CIFAR-10数据集在L2威胁模型下的评估结果可以看到在L2威胁模型下各模型的鲁棒准确率与Linf威胁模型下有所不同体现了不同攻击方式对模型的影响。3. 图像损坏corruptions威胁模型除了对抗性攻击RobustBench还支持图像损坏威胁模型评估模型在各种常见图像损坏情况下的表现。以下是CIFAR-10数据集在图像损坏威胁模型下的排行榜这些威胁模型在代码中通过ThreatModel枚举类进行统一管理class ThreatModel(Enum): Linf Linf L2 L2 corruptions corruptions corruptions_3d corruptions_3d三、如何使用RobustBench进行评估要使用RobustBench进行模型鲁棒性评估首先需要克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robustbench然后可以参考tests/example_eval_imagenet_corruptions.sh脚本了解如何针对特定数据集和威胁模型进行评估。RobustBench提供了统一的接口和工具使得研究者可以方便地在不同数据集和威胁模型下评估自己的模型并与现有方法进行比较。四、总结RobustBench通过支持CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet三大数据集以及Linf、L2和图像损坏等多种威胁模型为对抗鲁棒性研究提供了全面而标准化的评估平台。无论是学术研究还是工业应用RobustBench都能帮助用户客观、准确地评估模型的鲁棒性推动对抗鲁棒性技术的发展和应用。通过RobustBench研究者可以更好地理解不同模型在各种威胁下的表现从而指导更鲁棒的模型设计和训练方法的开发。未来RobustBench还将继续扩展支持更多的数据集和威胁模型为对抗鲁棒性研究提供更全面的支持。【免费下载链接】robustbenchRobustBench: a standardized adversarial robustness benchmark [NeurIPS 2021 Benchmarks and Datasets Track]项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robustbench创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
从CIFAR到ImageNet：RobustBench支持的数据集与威胁模型全解析
从CIFAR到ImageNetRobustBench支持的数据集与威胁模型全解析【免费下载链接】robustbenchRobustBench: a standardized adversarial robustness benchmark [NeurIPS 2021 Benchmarks and Datasets Track]项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robustbenchRobustBench是一个标准化的对抗鲁棒性基准测试项目旨在为机器学习模型的对抗鲁棒性评估提供统一的标准和工具。该项目支持多种主流数据集和威胁模型帮助研究者和开发者客观比较不同模型的鲁棒性表现。一、全面覆盖的主流数据集RobustBench支持三大核心数据集满足不同场景下的鲁棒性评估需求1. CIFAR-10CIFAR-10是一个经典的图像分类数据集包含10个类别的32x32彩色图像。在RobustBench中CIFAR-10数据集的相关模型信息存储在model_info/cifar10/目录下涵盖了Linf、L2和corruptions等多种威胁模型的评估结果。2. CIFAR-100CIFAR-100是CIFAR-10的扩展包含100个类别的图像难度更高。其模型信息存储在model_info/cifar100/目录同样支持多种威胁模型的评估。3. ImageNetImageNet是一个大规模图像识别数据集包含超过1000个类别的高分辨率图像。RobustBench对ImageNet的支持体现在model_info/imagenet/目录中为大型模型的鲁棒性评估提供了基准。这些数据集的支持在代码中通过BenchmarkDataset枚举类进行定义和管理class BenchmarkDataset(Enum): cifar_10 cifar10 cifar_100 cifar100 imagenet imagenet二、多样化的威胁模型RobustBench定义了多种威胁模型以全面评估模型在不同攻击场景下的鲁棒性1. Linf威胁模型LinfL∞威胁模型关注图像像素值的最大变化是最常见的对抗性攻击模型之一。以下是CIFAR-10数据集在Linf威胁模型下的鲁棒性排行榜该排行榜展示了不同方法在标准准确率和AutoAttack鲁棒准确率上的表现帮助用户直观比较各模型的鲁棒性。2. L2威胁模型L2威胁模型考虑图像整体的欧氏距离变化是另一种重要的对抗性攻击度量。以下是CIFAR-10数据集在L2威胁模型下的评估结果可以看到在L2威胁模型下各模型的鲁棒准确率与Linf威胁模型下有所不同体现了不同攻击方式对模型的影响。3. 图像损坏corruptions威胁模型除了对抗性攻击RobustBench还支持图像损坏威胁模型评估模型在各种常见图像损坏情况下的表现。以下是CIFAR-10数据集在图像损坏威胁模型下的排行榜这些威胁模型在代码中通过ThreatModel枚举类进行统一管理class ThreatModel(Enum): Linf Linf L2 L2 corruptions corruptions corruptions_3d corruptions_3d三、如何使用RobustBench进行评估要使用RobustBench进行模型鲁棒性评估首先需要克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robustbench然后可以参考tests/example_eval_imagenet_corruptions.sh脚本了解如何针对特定数据集和威胁模型进行评估。RobustBench提供了统一的接口和工具使得研究者可以方便地在不同数据集和威胁模型下评估自己的模型并与现有方法进行比较。四、总结RobustBench通过支持CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet三大数据集以及Linf、L2和图像损坏等多种威胁模型为对抗鲁棒性研究提供了全面而标准化的评估平台。无论是学术研究还是工业应用RobustBench都能帮助用户客观、准确地评估模型的鲁棒性推动对抗鲁棒性技术的发展和应用。通过RobustBench研究者可以更好地理解不同模型在各种威胁下的表现从而指导更鲁棒的模型设计和训练方法的开发。未来RobustBench还将继续扩展支持更多的数据集和威胁模型为对抗鲁棒性研究提供更全面的支持。【免费下载链接】robustbenchRobustBench: a standardized adversarial robustness benchmark [NeurIPS 2021 Benchmarks and Datasets Track]项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robustbench创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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