AAOD

Adversarial Attack methods on Object Detection

Brief

This is an unfinished repo for Adversarial Attack on Object Detection research based on mmdet.
We implement some classic attack method such as fgsm, dag and so on.
代码数量统计

Train

单机单卡训练

python tools/train.py \
    ${CONFIG_FILE} \
    [optional arguments]

单机多卡训练，需要注意，单机多卡训练时LR由于batch_size的改动需要进行相应的缩放。

bash .tools/dist_train.sh \
    ${CONFIG_FILE} \
    ${GPU_NUM} \
    --auto-scale-lr \
    [optional arguments]

可选的参数包括：

• --no-validate：在训练期间关闭测试
• --work-dir ${WORK_DIR}：覆盖工作目录
• --resume-from ${CHECKPOINT_FILE}：从某个ckpt文件继续训练
• options 'Key=value'：覆盖使用的配置文件中的其他设置

注意： resume-from 和 load-from的区别： resume-from 既加载了模型的权重和优化器的状态，也会集成指定ckpt的地带次数，不会重新开始训练。 load-from则是只加载魔性的权重，它的训练时从头开始的，经常被用于微调模型。

Test

单机单卡推理

python tools/test.py \
    ${CONFIG_FILE} \
    ${CHECKPOINT_FILE} \
    [optional arguments]

单机多卡推理

bash tools/dist_test.sh \
configs/faster_rcnn_r101_fpn_coco.py \
pretrained/faster_rcnn/faster_rcnn_r101_fpn_1x_coco_20200130-f513f705.pth \
2 \
--work-dir test_results \
--out attack_03_03.pkl

Test Adv

对对抗样本进行推理

bash test_adv.sh \
    $[MODEL] \ # can be [FR_R101, FR_VGG16, SSD300, CenterNet, DINO]
    $[DATASET] # can be [COCO, VOC]

Citation

以上说明来自于MMDetection官方说明文档。
本代码库基于OpenMMLab的MMDetection编写，仅用于学术、学习用途。感谢OpenMMLab开发的深度学习框架。

• open-mmlab/mmdetection