论文阅读||What Machines See Is Not What They Get: Fooling Scene Text Recognition Models with Adversarial摘要方法论实验部分
目录摘要方法论实验部分数据集实验使用的模型评价指标论文链接研究方向相关，做个简单记录。摘要有道翻译的结果：近年来，随着深度神经网络的发展，场景文本识别的研究取得了显著的进展。最近对对抗攻击的研究证实，针对非顺序任务(如分类、分割和检索)设计的DNN模型很容易被对抗实例所欺骗。实际上，STR是一个与安全问题高度相关的应用程序。然而，考虑序列预测STR模型的安全性和可靠性的研究较少。在本文中，我们首次尝试攻击最先进的基于dnn的STR模型。具体而言，我们提出了一种新颖而高效的基于优化的
