awesome-HUST-CS-CV

• 华中科技大学计算机视觉实验，基于卷积神经网络的手写数字识别（利用了2015年的ILSVRC竞赛的冠军模型ResNet “残差学习” 算法），和快速梯度下降法（FGSM）的攻击以及基于对抗训练的防御。
• 手写数字识别任务接近sota 20轮迭代下模型预测准确率可达0.996。
• 扰动幅度为 50/255 时，非定向攻击ASR可达约 50%, 定向攻击ASR 可达约 25%.
• STAR please！ 效果展示：

定向攻击：