在視覺檢測中，對抗攻擊及其防御策略的新進展主要體現(xiàn)在對抗攻擊方法的創(chuàng)新以及防御策略的有效性提升上。以下是對這些新進展的詳細概述：

對抗攻擊方法的新進展

針對圖像顏色特征的攻擊：近年來，研究者提出了一種專門針對圖像顏色特征的攻擊方法。這種方法通過修改圖像的顏色特征，誤導(dǎo)視覺檢測模型做出錯誤的判斷。這種攻擊方法具有隱蔽性強、難以檢測的特點，為對抗攻擊的研究提供了新的思路。

防御策略的新進展

輸入預(yù)處理：為了抵御對抗攻擊，研究者提出了輸入預(yù)處理的方法。這種方法通過對輸入圖像進行預(yù)處理，如去噪、增強等，以消除或減弱對抗攻擊對圖像的影響。輸入預(yù)處理可以提高模型的魯棒性，使其在面對對抗攻擊時能夠保持穩(wěn)定的性能。

對抗訓(xùn)練：對抗訓(xùn)練是一種有效的防御策略，它通過在訓(xùn)練過程中引入對抗樣本，使模型能夠?qū)W習(xí)到對抗攻擊的特征，從而提高對對抗攻擊的抵御能力。近年來，對抗訓(xùn)練在視覺檢測領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，并取得了顯著的效果。

模型魯棒性提升：除了輸入預(yù)處理和對抗訓(xùn)練外，研究者還提出了其他提升模型魯棒性的方法，如使用魯棒性更強的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化損失函數(shù)等。這些方法可以從不同角度提高模型的魯棒性，使其在面對對抗攻擊時能夠保持更好的性能。

RobustDet框架：中山大學(xué)HCP實驗室提出的RobustDet框架是一種針對目標檢測器的對抗魯棒性提升方法。該框架通過深入分析目標檢測器在對抗訓(xùn)練中的瓶頸問題，提出了有效的解決方案，極大地提升了檢測器的對抗魯棒性。在幾乎不損失正常樣本檢測性能的前提下，對抗樣本的檢測性能得到了顯著提升。

視覺檢測中的對抗攻擊及其防御策略在不斷發(fā)展和創(chuàng)新。未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用領(lǐng)域的拓展，對抗攻擊與防御策略的研究將更加深入和廣泛。