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摘要：本发明公开了一种针对雨天无人机视觉感知的级联对抗攻击方法，创新地提出了级联对抗攻击，其利用二值掩码将雨图划分为雨区和非雨区。一个区域用来攻击去雨网络，旨在保留输出图像中的雨水；另一个区域用来攻击下游任务网络，旨在诱导图像内容的错误分类。通过将这两组明显不同且不重叠的扰动集中在一张输入雨图上，生成最终的对抗样本，其即使经过了去雨网络的预处理操作，下游任务也会受到严重影响，即生成了能同时攻击去雨网络和下游任务网络的对抗样本。

主权项：1.一种针对雨天无人机视觉感知的级联对抗攻击方法，其特征在于，包括以下步骤：1、初始化从均匀分布U-∈,∈中采样出初始的留雨攻击对抗扰动其中，∈为扰动界限；2、如果对抗攻击为级联对抗攻击-从雨水到任务，则：2.1、首先进行迭代次数t从1到TRRA的留雨攻击对抗扰动迭代： 其中，为t次迭代后的留雨攻击对抗扰动，为t次迭代前的留雨攻击对抗扰动，Proj·表示把投影在范数界限-∈,∈内，并且把投影到有效空间0,1内； 是留雨攻击扰动损失关于留雨攻击对抗扰动的梯度，sgn表示提取梯度的符号，α控制每次迭代的步长，Mask是一个二进制雨掩码，其中，值1表示有雨的区域，而值0表示无雨的区域；其中，留雨攻击扰动损失为：将由留雨攻击产生的留雨攻击对抗扰动加到雨图Xrain中，通过去雨网络frain得到输出雨图 然后，测量雨图Xrain到之间的距离作为扰动损失 其中，0是一个零矩阵，其与雨图有相同的尺寸大小，||·||2表示求矩阵的二范数；将第TRRA迭代的结果即留雨攻击对抗扰动记为留雨攻击对抗扰动δRRA；2.2、然后计算任务攻击对抗扰动δTA： δTA＝clipδTA,-∈,∈；其中，是交叉熵损失LTAftaskXclean+δRRA,y关于非雨图像Xclean的梯度，ftaskXclean+δRRA为雨图Xrain的非雨图像Xclean添加留雨攻击对抗扰动δRRA后，通过语义分割网络ftask后的语义分割任务的结果，y作为语义分割任务的标签，LTA.,.表示计算二者的交叉熵损失，clip为裁剪函数；3、如果对抗攻击为级联对抗攻击-从任务到雨水，则：3.1、首先计算任务攻击对抗扰动δTA： δTA＝clipδTA-∈,∈；3.2、然后迭代次数t从1到TRRA进行留雨攻击对抗扰动迭代： 其中，留雨攻击扰动损失为：任务攻击对抗扰动δTA、由留雨攻击产生的留雨攻击对抗扰动加到雨图Xrain中，通过去雨网络frain得到输出雨图 然后，测量雨图Xrain到之间的距离作为扰动损失 其中，0是一个零矩阵，其与雨图有相同的尺寸大小，||·||2表示求矩阵的二范数；将第TRRA迭代的结果即留雨攻击对抗扰动记为留雨攻击对抗扰动δRRA；4、输出对抗样本图像

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