{“status”:“ok”,“message type”:“work”,“message version”:“1.0.0”,“message”:{“indexed”:{“date parts”:[[2024,9,12]],“date time”:“2024-09-12T01:22:37Z”,“timestamp”:1726104157632},“publisher location”:“Cham”,“reference count”:45,“publisher”:“Springer International Publishing”,“isbn type”:[{“type”:“print”,“value”:“9783030585358”},{“type”:“electronic”,“value”:“9783030585365”}],“license”:[{“start”:{“date parts”:[[2020,1,1]],“date time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:157783680000},“content version”:“tdm”,“delay in days”:0,“URL”:“https://www.springer.com\/tdm”},{“start”:{“date parts”:[[2020,1,1]],“date time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:157783680000 6800000},“内容版本”:“vor”,“延迟天数”:0,“URL”:“https://www.springer.com\/tdm”},{“开始”:{“日期部分”:[[2020,1,1]],“日期-时间”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“时间戳”:157783680000},“内容版本”:“tdm”,“延迟天数”:0,“URL”:“https://www.springer.com\/gp\/researchers\/text and data mining”},{“开始”:{“日期部分”:[[2020,1,1]],“日期时间”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1577836800000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/www.springernature.com//gp\/researters\/text-and-data-mining”}],“content-domain”:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},”short-container-title“:[],”published-print“:{”date-parts“:[2020]]}”,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-58536-5_29“,“类型”:“book-chapter”,“created”:{“date-parts”:[[2020,11,2]],“date-time”:“2020-11-02T18:02:42Z”,“timestamp”:1604340162000},“page”:“489-506”,“update-policy”:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy“,”source“:”Crossref“,“is-referenced-by-count”:0,“title”:[“Towards Automated Testing and Robustation by Semantical Adversarial Data Generation”“”],“prefix”:“10.1007”,“author”:[{“given”:“Rakshith”,“family”:“Shetty”,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]}parts“:[[2020,11,3]]},”引用“:[{”键“:“29_CR1”,“unstructured”:“Alaifari,R.,Alberti,G.S.,Gauksson,T.:ADef:构建对抗变形的迭代算法。In:《国际学习表征会议(ICLR)(2019)》(Proceedings of the International Conference on Learning Representations,2019)”},{“key”:“29-CR2”,“doi-asserted-by”:“crossref”,”非结构化:“Alcorn,M.A.,et al.:Strike(with)a姿势:神经网络很容易被熟悉物体的奇怪姿势愚弄。摘自:《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,2019年6月,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2019.00498”},{“问题”:“184”,“关键”:“29_CR3”,“首页”:“1”,“卷”:“20”,“作者”:“A Azulay”,“年份”:“2019”,“非结构化”:“Azulay,A.,Weiss,Y.:为什么深度卷积网络对小图像变换的推广如此之差?J.马赫。学习。研究(JMLR)20(184),2013年1月25日(2019)“,“期刊标题”:“J.Mach。学习。Res.(JMLR)“},{“key”:“29_CR4”,“unstructured”:“Che,Z.,et al.:D2-city:各种交通场景的大规模行车记录仪视频数据集。arXiv预印本arXiv:1904.01975(2019)”},},“key“:”29_CR5“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructure“:”Cubuk,E.D.、Zoph,B.、Mane,D.、Vasudevan,V.、Le,Q.V.:自动增强:从数据中学习增强策略。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第113\u2013123(2019)页“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2019.00020“},{“key”:“29_CR6”,“unstructured”:“Dumont,B.,Maggio,S.,Montalvo,P.:旋转等效网络对对抗扰动的鲁棒性。arXiv预印本arXiv:1802.06627(2018)”},“key“:”29_CR7“,”series-title“:“计算机科学课堂讲稿”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:“375”,“doi”:“10.1007\/978-3-030-01258-8_23”,“volume-title”:“Computer Vision-ECCV 2018”,“author”:“N Dvornik”,”year“:“2018”,”unstructured“:”Dvornick,N.,Mairal,J.,Schmid,C.:建模视觉上下文是增强对象检测数据集的关键。收件人:Ferrari,V.,Hebert,M.,Sminchisescu,C.,Weiss,Y.(编辑)ECCV 2018。LNCS,第11216卷,第375\u2013391页。查姆施普林格(2018)。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-01258-8_23“},{“key”:“29_CR8”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Dwibedi,D.,Misra,I.,Hebert,M.:剪切、粘贴和学习:实例检测的合成异常简单。摘自:IEEE国际计算机视觉会议(ICCV)论文集,第1301\u20131310页(2017)”,“doi”:“10.1109\/ICCV.2017.146“},{“key”:“29_CR9”,“unstructured”:“Engstrom,L.,Tran,B.,Tsipras,D.,Schmidt,L.和Madry,A.:探索空间稳健性的前景。摘自:Chaudhuri,K.,Salakhutdinov,R.(eds.)《国际机器学习会议论文集》,第97卷,第1802\u20131811页。PMLR,Long Beach,California,USA,09\u201315 June 2019“},{“key”:“29_CR10”,“非结构化”:“Everingham,M.,Van Gool,L.,Williams,C.K.I.,Winn,J.,Zisserman,A.:PASCAL视觉对象类挑战2012(VOC2012)结果。http://www.PASCAL-network.org/challenges\/VOC\/VOC2012\/workplace\/index.html”},{“key”:“29_CR11”,“非结构化”:“Geirhos,R.,Rubisch,P.,Michaelis,C.,Bethge,M.,Wichmann,F.A.,Brendel,W.:图像训练CNN偏向于纹理;增加形状偏差可以提高准确性和鲁棒性。In:Proceedings of the International Conference on Learning Representations(ICLR)(2019)“},{“key”:“29_CR12”,“unstructured”:“Goodfellow,I.,et al.:Generative敌对网络。In:Advances In NeurIPS(2014)”},“{”key“:”29_CR13“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructure“:”Hamdi,A.,Ghanem,B.:分析深层神经网络的语义稳健性。摘自:IEEE国际计算机视觉研讨会(ICCV Workshops)会议记录(2019)“,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-66415-2_2”},{“key”:“29_CR14”,“unstructured”:“Hendrycks,D.,Dietterich,T.:神经网络对常见腐蚀和扰动的鲁棒性基准测试。In:Proceedings of the International Conference on Learning Representations(ICLR)(2019)“},{“key”:“29_CR15”,“unstructured”:“Hendrycks,D.,Zhao,K.,Basart,S.,Steinhardt,J.,Song,D.:自然对抗示例。arXiv预印本arXiv:1907.07174(2019Hosseini,H.,Poovendran,R.:语义对抗示例。收录于:IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议记录(CVPR Workshops),第1614\u20131619页(2018)“,“DOI”:“10.1109\/CVPRW.2018.00212”},{“key”:“29_CR17”,“unstructured”:“Jakab,T.、Gupta,A.、Bilen,H.、Vedaldi,A.:通过有条件图像生成进行物体地标的无监督学习。摘自:Bengio,S.、Wallach,H.、Larochelle,H.,Grauman,K.、Cesa-Bianchi,N.、Garnett,R.(编辑)《神经信息处理系统进展》,第4016\u20134027页。Curran Associates,Inc.(2018)“},{”key“:”29_CR18“,”unstructured“:”Jang,E.,Gu,S.,Poole,B.:“用gumbel-softmax进行类别重新参数化。In:国际学习代表大会(ICLR)(2016)会议录“}”,{“key”:“29_CR19”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructure”:“”Li,Y.J.,Lin,C.S.,Lin.,Y.B.,Wang,Y.C.F.:通过无监督姿势分离和适应对跨数据个体进行重新识别。摘自:IEEE国际计算机视觉会议(ICCV)论文集,第7919\u20137929页(2019)“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2019.00801“},{“key”:“29_CR20”,“series-title”:“计算机科学讲义”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first-page”:“740”,“DOI”:“10.1007\/978-319-10602-1_48”,“volume-title”:”计算机视觉-ECCV 2014“,”作者:“T-Y Lin”,“year”:“2014”,“unstructured”:“Lin,T.-Y.,et al.:Microsoft COCO:common objects in context。收录:Fleet,D.,Pajdla,T.,Schiele,B.,Tuytelaars,T.(编辑)ECCV 2014。LNCS,第8693卷,第740页\u2013755。查姆施普林格(2014)。https://doi.org\/10.1007\/978-3-319-10602-1_48“},{“key”:“29_CR21”,“unstructured”:“Liu,H.T.D.,Tao,M.,Li,C.L.,Nowrouzezahrai,D.,Jacobson,A.:超越像素常态:使用分析可微渲染器的参数对手。In:国际学习表征会议(ICLR)(2019)论文集”}29_CR22“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Lorenz,D.,Bereska,L.,Milbich,T.,Ommer,B.:无监督的基于零件的对象形状和外观分离。2019 IEEE \/CVF计算机视觉和模式识别会议(CVPR),第10947页\u201310956(2019)“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2019.01121“},{“key”:“29_CR23”,“unstructured”:“Maddison,C.J.,Mnih,A.,Teh,Y.W.:具体分布:离散随机变量的连续松弛(2016)”},“key“:”29_CR24“,”非结构化“:”Michaelis,C.等人:物体检测的基准鲁棒性:冬季来临时的自动驾驶。arXiv预印本arXiv:1907.07484(2019)“},{“key”:“29_CR25”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Park,T.,Liu,M.Y.,Wang,T.C.,Zhu,J.Y.:具有空间自适应规范化的语义图像合成。In:IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)(201929_CR26“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Peyre,J.,Laptev,I.,Schmid,C.,Sivic,J.:视觉关系的弱监督学习。摘自:《IEEE国际计算机视觉会议论文集》(2017年),“DOI”:“10.1109\/ICCV.2017.554”},{“key”:“29_CR27”,“unstructured”:“Recht,B.,Roelofs,R.,Schmidt,L.,Shankar,V.:cifar-10分类器是否概括为cifar-10-10?arXiv预印本arXiv:1806.00451(2018年)”}、{“密钥”:“29.CR28”,“非结构化”:“Recht,B.,Roelofs,R.,Schmidt,L.,Shankar,V.:ImageNet分类器是否推广到ImageNet?收录于:Chaudhuri,K.,Salakhutdinov,R.(编辑)《机器学习国际会议论文集》,第97卷,第5389\u20135400页。PMLR,美国加利福尼亚州长滩,201315年6月9日,2019年6月15日“},{“key”:“29_CR29”,“unstructured”:“Redmon,J.,Farhadi,A.:Yolov3:增量改进。arXiv预印本arXiv:1804.02767(2018)”},“{”key“:”29_CR30“,“series-title”:“计算机科学课堂笔记”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”234“,“doi”:“10.1007\/978-319-24574-4_28”,“”volume-title“:“医学图像计算和计算机辅助干预\u2013 MICCAI 2015”,“作者”:“O Ronneberger”,“年份”:“2015”,《非结构化》:“Ronneberge,O.,Fischer,P.,Brox,T.:U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络。收录人:Navab,N.、Horneger,J.、Wells,W.M.、Frangi,A.F.(编辑)MICCAI 2015。LNCS,第9351卷,第234\u2013241页。查姆施普林格(2015)。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-319-24574-4_28“},{”key“:”29_CR31“,”unstructured“:”Rosenfeld,A.,Zemel,R.,Tsotsos,J.K.:房间里的大象。arXiv预印本arXiv:1808.03305(2018)“}”,{“key”:“29_CR32”,“unstructure”:“”Shankar,V.、Dave,A.、Roelofs,R.、Ramanan,D.、Recht,B.、Schmidt,L.:视频自然扰动的系统框架。摘自:《国际机器学习研讨会(ICML Workshop)会议记录》(2019)“},{“key”:“29_CR33”,“unstructured”:“Shetty,R.,Fritz,M.,Schiele,B.:对手场景编辑:从弱监督中自动移除对象。摘自:神经信息处理系统进展(NeurIPS)(2018)”}doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Shetty,R.,Schiele,B.,Fritz,M.:不使用汽车看人行道——量化和控制分类和分割中上下文的影响。收录于:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第8218\u20138226页(2019)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2019.00841”},{“key”:“29_CR35”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Siarohin,A.,Lathuili\u00e8re,S.,Tulyakov,S.,Ricci,E.,Sebe,N.:通过深度运动传递为任意对象设置动画。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议(CVPR)论文集,第2372\u20132381页(2019)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2019.00248”},{“key”:“29_CR36”,“unstructured”:“Song,Y.,Shu,R.,Kushman,N.,Ermon,S.:用生成模型构建无限制的对抗性示例。摘自:Bengio,S.、Wallach,H.、Larochelle,H.,Grauman,K.、Cesa-Bianchi,N.、Garnett,R.(编辑)《神经信息处理系统进展》,第8312\u20138323页。Curran Associates,Inc.(2018)“},{”key“:”29_CR37“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Stutz,D.,Hein,M.,Schiele,B.:解纠缠对抗鲁棒性和泛化。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第6976\u20136987页(2019)“,”doi“:”10.1109\/CVPR.2019.00714“}”,{“key”:“”29_CR38“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Tripathi,S.,Chandra,S.、Agrawal,A.、Tyagi,A.、Rehg,J.M.、Chari,V.:学习通过合成生成合成数据。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议(CVPR)论文集,第461\u2013470页(2019年)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2019.00055”},{“key”:“29_CR39”,“unstructured”:“Ultralytics:pytorch实现YoloV3(2019)。https:\/\/github.com\/Ultralytics\/YoloV3。访问时间:2019年11月11日Wang,H.,Wang,Q.,Yang,F.,Zhang,W.,Zuo,W.:通过渐进和选择性实例切换进行目标检测的数据增强。arXiv预印本arXiv:1906.00358(2019)“},{“key”:“29_CR42”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Wang,X.,Shrivastava,A.,Gupta,A.:A-fast-RCN:通过对手进行硬正生成以检测物体。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第2606\u20132615页(2017)”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2017.324“},{“key”:“29_CR43”,“unstructured”:“Xiao,C.,Zhu,J.Y.,Li,B.,He,W.,Liu,M.,Song,D.:空间转化的对抗性示例。In:《国际学习表征会议论文集》(ICLR)(2018)“}”,{Yu,F.等:BDD100k:异构多任务学习的多样驱动数据集。收录于:IEEE计算机视觉和模式识别会议(CVPR)论文集,第2636\u20132645页(2020)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR42600.2020.00271”},{“key”:“29_CR45”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhu,J.Y.,Park,T.,Isola,P.,Efros,A.A.:使用循环一致的对抗网络进行无准备的图像到图像转换。摘自:IEEE国际计算机视觉会议论文集(2017)“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2017.244“}],”container-title“:[”计算机科学讲义“,”Computer Vision\u2013 ECCV 2020“],”original-title”:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“https:\/\/link.springer.com/content\/pdf\/10.10007\/978-3030-58536-5_29“,”内容类型“:”未指定“,“内容版本”:“vor”,“预期应用程序”:“相似性检查”}],“已存放”:{“日期部分”:[[2024,3,13]],“日期时间”:“2024-03-13T10:49:33Z”,“时间戳”:1710326973000},“分数”:1,“资源”:{“主要”:{“URL”:“https://link.springer.com\/10.1007\/978-3-030-58536-5_29”},“副标题”:[],“短标题”:[],“已发布”:{date-parts“:[[2020]]},”ISBN“:[”9783030585358“,”978330585365“],”references-count“:45,”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/978-3-030-58536-5_29“,”relationship“:{},“ISSN”:[”0302-9743“,”1611-3349“],“ISSN-type”:[{“type”:“print”,“value”:“0302-974”},{“type”:“electronic”,“value”:“1611-3349”}],“subject”:[],“published”:{“date-parts”:[[2020]]},“assertion”:[{value”:“2020年11月3日”,“order”:1,“name”:“first_online”,“label”:“first online”,“group”:{“name”:“ChapterHistory”,“label”:“ChapterHistory”}},{“value”:“ECCV”,“order”:1,“name”:“conference_a首字母缩写”,“label”:“ConferenceAcronym”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“label”:“ConferenceInformation”}},{“value”:“欧洲计算机视觉会议”order“:2,”name“:”conference_name“,”label“:”会议名称“,”group“:“标签”:“会议国家/地区“,”组“:{”name“:”ConferenceInfo“,”label“:”会议信息“}},{”value“:”2020“,”order“:5,”name“:”Conference_year“,”标签“:”会议年“,”group“:会议信息“,”标签“:”会议信息“}},{“value”:“2020年8月28日”,“order”:8,“name”:“Conference_end_date”,“label”:“会议结束日期”,“group”:{“name”:“ConferenceInformo”,“table”:“Conferency Information”}}会议信息“}},{“value”:“eccv2020”,“order”:10,“name”:“Conference_id”,“label”:“Conference id”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“标签”:“会议信息”}}}},{“值”:“双盲”,“order”:1,“name”:“type”,“label”:“type”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“OpenReview”,“order”:2,“name”:“conference_management_system”,“label”:“会议管理系统”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)“}},{“value”:“5025”,“order”:3,“name”:“number_of_submissions_sent_for_Review”,“label”:“发送供评审的提交数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“table”:“同行评审信息”(由会议主办方提供)number_of_full_papers_accepted“,”label“:”接受的全文数“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”标签“:”同行评审信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”0“,”order“:5,”name“:”number_ of_short_papers_Accepteded“,”table“:”已接受的短文数“,“group”:{“name”:“”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”同行评审信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”27%-该值由等式“接受的全文数”/“发送供评审的提交数*100”计算,然后四舍五入为整数。“,”order“:6,”name“:”acceptance_rate_of_Full_Papers“,”标签“:”全文接受率“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”Peer Review Information(由会议组织者提供)“}},{”value“:”3“,”order“:7,”name“:”average_number_of_reviews_per_paper“,”标签“:”每篇论文的平均评论数“,”google“:同行评议信息(由会议组织者提供)“}},{“value”:“7”,“order”:8,“name”:“average_number_of_papers_per_reviewer”,“label”:“每个审阅者的平均论文数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“table”:“同行评审信息(由大会组织者提供)”}}external_reviewers_involved“,”label“:”涉及外部审阅者“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”标签“:”同行审阅信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”会议实际上是由于新冠肺炎疫情而召开的。在ECCV研讨会上,共有467篇论文发表了249篇全文、18篇短文和21篇其他稿件。“,”order“:10,”name“:”additional_info_on_review_process“,”label“:”审阅过程的附加信息“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”标签“:”同侪审阅信息(由会议组织者提供)“}}]}}