基于图像识别的对抗鲁棒性评测系统

深度神经网络的对抗鲁棒性研究在图像识别领域具有重要意义, 相关研究聚焦于对抗样本的生成和防御模型鲁棒性增强, 但现有工作缺少对其进行全面和客观的评估. 因而, 一个有效的基准来评估图像分类任务的对抗鲁棒性的系统被建立. 本系统功能主要为榜单评测展示、对抗算法评测以及系统优化管理, 同时利用计算资源调度和容器调度保证评测任务的进行. 本系统不仅能够为多种攻击和防御算法提供动态导入接口, 还能够从攻防算法的相互对抗过程中全方面评测现有算法优劣性.     

医学3D计算机视觉：研究进展和挑战

医学影像的诊断是许多临床决策的基础,而医学影像的智能分析是医疗人工智能的重要组成部分。与此同时,随着越来越多3D空间传感器的兴起和普及,3D计算机视觉正变得越发重要。本文关注医学影像分析和3D计算机的交叉领域,即医学3D计算机视觉或医学3D视觉。本文将医学3D计算机视觉系统划分为任务、数据和表征3个层面,并结合最新文献呈现这3个层面的研究进展。在任务层面,介绍医学3D计算机视觉中的分类、分割、检测、配准和成像重建,以及这些任务在临床诊断和医学影像分析中的作用和特点。在数据层面,简要介绍了医学3D数据中最重要的数据模态：包括计算机断层成像（computed tomography,CT）、磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）、正电子放射断层成像（positron emission tomography,PET）等,以及一些新兴研究提出的其他数据格式。在此基础上,整理了医学3D计算机视觉中重要的研究数据集,并标注其数据模态和主要视觉任务。在表征层面,介绍并讨论了2D网络、3D网络和混合网络在医学3D数据的表征学习上的优缺点。此外,针对医学影像中普遍存在的小数据问题,重点讨论了医学3D数据表征学习中的预训练问题。最后,总结了目前医学3D计算机视觉的研究现状,并指出目前尚待解决的研究挑战、问题和方向。