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BoostCount: Diffusion-based position-sensitive adversarial purification for crowd counting
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2025.129041.png)
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摘要
En 中文
• 为人群计数开发一种位置敏感的对抗性净化框架。
• 将对抗性净化表述为面向目标任务的图像到图像转换。
• 首次将条件扩散引入人群计数任务的净化过程。
• 设计了一种用于人群计数的位置敏感对抗攻击模块。
• 开展大量实验以验证所提出方法的防御效果。
Keyword:
adversarial purification
crowd counting
conditional diffusion
position-sensitive
image-to-image conversion
