目标检测是一项重要的视觉任务，已成为许多视觉系统不可缺少的组成部分。其鲁棒性已成为实际应用中的重要性能指标。尽管最近许多研究表明，目标检测模型容易受到对抗性攻击，但很少有人致力于提高其鲁棒性。本文首先从模型鲁棒性的角度对近年来发展起来的目标检测器和各种攻击方法进行了回顾和系统分析。然后，提出了一种多任务学习的目标检测方法，并确定了任务损失的不对称性。为了提高检测模型的鲁棒性，进一步发展了一种利用多
文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条：AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享，欢迎关注，共同进步~1. 引言“鲁棒”的英文是robustness，中文译为强健，稳健，所以说算法的鲁棒性直白点说就是健壮的、稳健的算法。在深度学习领域，总是看到“算法的鲁棒性”这类字眼，比如这句–L1范数比L2范数鲁棒。2. 鲁棒性Huber从稳健统计的角度系统地给出了鲁棒性3个层面的概
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2023-12-12 22:10:42
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# Python 模型鲁棒性评估指南
模型鲁棒性评估是机器学习工作流中的一个重要环节。它可以帮助你判断模型在面对噪声、数据分布改变等情况时的表现。本文将通过一个简单的步骤指导小白开发者如何实现在 Python 中进行模型鲁棒性评估。
## 评估流程概述
下面是模型鲁棒性评估的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-15 06:27:09
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SaberRD航空航天控制系统鲁棒性设计-Robust Design方案航空航天控制系统的复杂性决定着在满足功能的同时，必须拥有强大的可靠性；而满足可靠性要求，更需要一套完备的系统鲁棒性设计解决方案。控制系统 一个完整的控制系统,无论大小,将不可避免地包括控制部分、驱动部分、控制对象和传感器,控制部分是电气部件或软件,控制对象是机械零件、马达或液压，其他驱动部分属于机电、电液混合部分,传感器是一个
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2024-01-26 10:15:54
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上一篇博客简单介绍了可以用来求解鲁棒优化的两个工具箱：鲁棒优化入门（一）——工具箱Xprog和RSOME的安装与使用 其实大家可能没有想过，matlab+yalmip工具箱也可以处理一些简单的鲁棒优化问题，上官方文档：Robust optimizati
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2023-10-06 20:49:48
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、鲁棒性是什么？如何实现节点攻击？二、攻击过程与代码实现引入库三、利用程序攻击结果展示 前言随着复杂网络理论的不断成熟与发展，复杂网络鲁棒性也逐渐涉及到各个领域，交通网络、生态网络等等，而关于考量复杂网络鲁棒性指标的攻击方法，现在主要依靠MATLAB代码来做，还需要进一步完善。本文主要介绍复杂网络鲁棒性以及节点攻击（随
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2023-06-30 11:36:37
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# Python鲁棒性实现指南
鲁棒性是指程序在遇到意外情况时仍能有效处理，并保持稳定性的能力。在实际开发中，鲁棒性可以通过错误处理、输入验证和完善的测试来实现。本文将引导你逐步实现Python程序的鲁棒性。
## 实现流程
在实现Python程序的鲁棒性时，可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 捕获异常 |
| 2 | 验
认识鲁棒控制（转载）鲁棒控制课程要写大作业了，顺便总结一下，鲁棒控制已经非常成熟了，也就几个概念。一般步骤是把方框图转化为标准形式，然后把性能指标转换为权函数，权函数最后都能弄到广义控制对象中，然后用H无穷求出控制器。广义控制系统所谓鲁棒控制，从应用的角度讲，就是设计一个控制器，满足一些性能指标。而几乎所有的控制问题都可以转化为下图表示图 1最一般的控制系统其中：W：所有外部输入，如参考输入、扰动
模型的鲁棒性 模型的鲁棒性指模型对于数据噪声的抵抗能力。一般有两种影响模型鲁棒性的威胁模型： 正常环境扰动对模型可靠性的影响，比如光线亮度、对比度等包括样本采集中的误差等。在输入数据与训练数据的分布有偏移的时候，模型给出错误的判断所造成的安全威胁。 恶意攻击对模型安全性的影响。这种一般是指对抗样本攻击。攻击者通过白盒的方法了解模型架构和参数，使用梯度下降对输入数据进行扰动，并申城对抗样本。
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2023-11-04 22:52:47
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SURF：Speed Up Robust Features是继SIFT算法后有H Bay提出的一特征点提取算法，其灵感来自于SIFT，所以该算法的几个步骤和SIFT算法相似，但其速度是SIFT算法的多倍之多（基于hessian的快速计算方法），下面我们就来看看该算法实现的过程：（ps：本文纯属个人理解，如有错误望指正）1、初始化图像：将图像转变成32位单精度单通道图像2、得到图像积分图：积分图是为
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2023-12-13 01:57:51
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鲁棒分析鲁棒图可以很多的解决需求分析和架构设计之间的差别。更详细的说明请看最后的解释。Robustness分析不是UML模型的一部分，它是一个强大的草图工具，是介于分析和设计之间的一种有效工具在Robustness分析中，将应用边界类、控制类和实体类，分别对应MVC 架构的3个层从一个用例中抽取三类对象的方法 鲁棒分析—从事件流开始下面是用例描述 鲁棒分析—寻找边界对象图书管理
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2023-12-17 20:00:56
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前言打算做一个鲁棒优化的系列，先从Bertsimas，2004的文章开始学习，最后的目标时做到分布鲁棒，我也是初学者.一、什么是鲁棒优化简而言之，当你的模型存在不确定系数，而你需要免疫这些不确定系数，那你就需要考虑一下鲁棒优化.二、基本的模型和假设1.线性模型 我们假设，c矩阵不包含不确定变量，如果你的模型包含不确定变量，可以将目标函数化成约束的形式.扰动变量只在A阵出现.，约束的右端都是确定参数
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2023-10-14 06:30:56
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鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。
原创
2016-11-28 15:50:10
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鲁棒性是控制科学中的一个名词，是英文robust(强健的,精力充沛的,粗鲁的)的音译，也被称为强健性或者抗干扰性。
指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。这显然很难理解，那么下面给出一个通俗理解和一个简单的例子。
鲁棒性是指某一个自动系统在系统发生故障时仍然能较好的完成预定工作的能力，我们来参考两个个机器人系统，我们希望机器人从A点像B点行进，如果中途机
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2020-11-04 17:33:00
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、新的鲁棒优化模型总结 前言上一篇文章以及讨论，最原始鲁棒优化，结果非常保守，但是它有一个非常重要的特点，它是线性模型，不需要很高深的知识就能看懂和求解.现在可以做鲁棒优化的工具箱很多，我们只需要理清思路，具体的实现可以交给工具箱。 言归正传，数学家针对，鲁棒优化的保守度，进行研究，分别提出了椭球不确定集合，和多面体不
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2024-01-02 10:36:34
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# Python 回归模型的鲁棒性检验指南
进行回归分析后，检查模型的鲁棒性是验证模型稳定性的关键环节。鲁棒性检验旨在确保在不同情况下模型的有效性。本文将为你详细介绍如何使用Python进行回归模型的鲁棒性检验。
## 流程概述
以下表格展示了进行鲁棒性检验的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 建立回归模型
原创
2024-10-16 04:17:39
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# Python 鲁棒性指数
鲁棒性（Robustness）是计算和数据科学中的一个重要概念，尤其在对模型和算法的性能进行评估时更是如此。鲁棒性指数（Robustness Index）通常用于测量系统在面对不确定性、噪声或外部干扰情况下的稳定性。在许多领域，例如金融、工程和环境科学，鲁棒性是设计和实现决策支持系统时必不可少的指标。
## 鲁棒性指数的概念
在统计和机器学习的领域，鲁棒性指的是
网络模型的鲁棒性与提升鲁棒性的方法1.定义：在统计学领域和机器学习领域，对异常值也能保持稳定、可靠的性质，称为鲁棒性。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。有一个与鲁棒性很相似的概念叫模型的泛化能力。泛化能力：（generalization abil
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2023-12-15 19:36:17
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软件(或软件构件)鲁棒性是衡量软件在异常输入和应力环境条件下保持正常工作能力的一种度量。鲁棒性测试主要用于测试操作系统、应用程序、COTS软件、构件及服务协议等软件和协议的可靠性及健壮性。在操作系统和安全关键软件等一些重要软件的测试上尤为重要。对于系统鲁棒性的评价一般有基于测量的方法和基于故障注入的方法，近年来提出了鲁棒性基准程序方法(Robustness Benchmarking)[1]。鲁棒性
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2023-08-25 10:51:17
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鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它也是在异常和危险情况下系统生存的能力。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，也是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系
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2024-07-13 13:04:16
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