我們領導讓我開發一個識別演算法，要求做到人眼看不出來但是機器能看出來，我以前覺得這樣是可能的，所以在我都看不出來場景中的目標是啥的情況下，強行要求程序能識別，為此調參數等行為花了我很長時間。

現在我有點懷疑，人眼都看不出來，程序真的能識別出來？

你讓你老闆識別二維碼，看看他能不能識別出來。。。

百度 單像素攻擊

是鐵可以的。

假期參加一個比賽做圖像分類的，然後有那麼幾類根本分不出(比如說橋樑和公路。)

最坑的是有幾個圖片上面是橋樑，下面是道路。

回去補一下圖。2333333

快速移動的車牌，模糊的照片，人眼看不出來但機器可以識別

換特殊攝像頭成像。

這當然是可以的，比如說醫學圖像中的一些病竈（DR中的肺結核，CT中的小結節），這些病竈對於一些新手醫生都是很難識別出的，需要經驗豐富的醫生進行查看；但現在調校好的模型可以達到遠超人的判別能力（見諸報端以及自己的工作）。

一般來說，對於這些目標的識別，可以基於DL上的異常思路來處理。如果你有現成的模型來做，為了減少工作量，建議你可以參考下下面的思路：

  1. 從圖像增廣與圖像預處理的角度，如何突出識別目標，好的圖像預處理方法能讓模型事半功倍，在此基礎上結合圖像增廣方法可以讓模型更魯棒
  2. 引入額外信息，有些判定結果可能基於其他的信息做參考會更為準確；從資訊理論角度來說，引入額外信息理應使得模型能力更強，怎樣在現有基礎上引入，我不知道你的具體模型結構因此無法給出合理建議

好吧，我也在考慮這個問題。

從物理上分析，要達到這種效果有兩種可能：

（1）超出人眼頻譜範圍，但在機器的感受頻譜範圍，例如紅外線裝置；

（2）與背景高度相似，人眼不容易察覺，但機器能夠識別。

別的想不出來了

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