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项目简介
本项目聚焦于通过实验呈现AI图像识别模型在对抗性攻击下的表现，着重研究叠加图像对模型识别能力的影响。借助Hugging Face提供的vit-gpt2-image-captioning和DETR (End-to-End Object Detection)模型，展示AI模型处理清晰图像与叠加图像时的差异，揭示其在对抗性攻击面前的脆弱性。
项目的主要特性和功能
- 图像标记模型：运用
vit-gpt2-image-captioning模型，可为输入图像生成文字描述。 - 图像分割模型：采用
DETR模型，能对输入图像中的物体进行分割并输出结果。 - 对抗性攻击实验：通过叠加图像，考察AI模型处理叠加图像的表现，揭示其在对抗性攻击下的错误识别情况。
- 实验结果展示：对比原图和叠加图的AI识别结果，直观呈现AI模型在不同情形下的识别能力与错误状况。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作：
1. 复制项目：
bash
cd hugging-face-image-player
2. 安装依赖：
bash
pip install -r requirements.txt
3. 运行实验：
bash
python main.py
4. 查看结果：
实验结果会生成在results目录下，包含原图和叠加图的AI识别结果，以及详细的错误分析报告。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】