advGAN-tf2

运用tensorflow2实现advGAN。

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准备工作：

1. 准备 目标模型(TargetModel) ，将 模型权重文件 放置个人指定的文件夹。注意，本代码适用的模型 .hdf5 文件。

2. 准备训练advGAN的数据集，包括 训练集 和 测试集，放置在个人指定的文件夹。

   注意，数据集准备包括2部分（ 图片 和 对应标签文件 ）：

   1. 图片的准备。
   2. 标签文件 的准备。标签文件格式 XXXX.jpg [类别号]，如/dataset/XXX/adganoi2XX3rnadfa.jpg 21 。

3. 修改 config.py 文件中的参数。主要包括

   1. CLASS_NAME： 目标模型输出的类别名称。
   2. TRAIN_ANNOT_PATH, TEST_ANNOT_PATH：分别为之前已准备 训练集 和 测试集 的标签文件路径。
   3. MODEL_PATH： 目标模型权重路径。
   4. Model parameters 参数下的各个参数：主要是 目标模型、生成器和判别器 的 inputs' shape 。
   5. Attack algorithm parameters 参数下的各个参数：用于调节训练GAN和对抗样本的对抗程度，按需修改。

训练advGAN：

python advGAN.py

测试advGAN：

python attack.py

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注意：生成器 和 判别器 是我自己搭建的，可以按需修改，或参照其他GAN模型。

参考：

1. 论文 https://arxiv.org/abs/1801.02610
2. 代码 https://github.com/ctargon/AdvGAN-tf
3. 代码 https://github.com/mathcbc/advGAN_pytorch