yolov8实现对抗训练
时间: 2023-11-21 21:58:01 浏览: 46
基于yolov8的对抗训练可以通过以下步骤实现:
1.首先,需要安装adversarial-robustness-toolbox库,该库提供了一些用于对抗训练的工具。
```shell
pip install adversarial-robustness-toolbox
```
2.接下来,需要定义一个对抗性攻击器,例如FGSM攻击器。FGSM攻击器可以通过以下代码实现:
```python
from art.attacks.evasion import FastGradientMethod
from art.estimators.object_detection import YOLOv3
# Load the model
model = YOLOv3("yolov8n.pt")
# Create the FGSM attack
attack = FastGradientMethod(estimator=model, eps=0.1)
```
3.然后,需要定义一个对抗性训练器,例如Projected Gradient Descent(PGD)训练器。PGD训练器可以通过以下代码实现:
```python
from art.defences.trainer import AdversarialTrainerPGD
# Create the adversarial trainer
trainer = AdversarialTrainerPGD(estimator=model, attacks=attack, ratio=1.0)
```
4.最后,使用对抗性训练器进行训练:
```python
trainer.fit(x_train, y_train, nb_epochs=10, batch_size=32)
```
其中,x_train和y_train是训练数据和标签,nb_epochs是训练轮数,batch_size是批量大小。