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本发明涉及计算机应用技术领域,具体为一种快速的高精度深度学习模型黑盒水印方法。在现有水印方案中,触发集通过在原始数据中添加额外的特征来构造,或者通过错误分类的后门来构造,但总体上而言,触发集图片选取依赖于人工,是低效且的。我们的触发集内容不依赖于人工选取,完全由CGAN生成的方式,节省了人力资源,缩短了制作触发集时间,并且摆脱了人工选取触发集的弊端,不影响模型精度,适用于大规模的触发集制作。在触发集标注上我们的专利采用了混沌自动标注,具有混沌系统的优良特性。从触发集内容和标注完成了自动化。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112927120 A
(43)申请公布日 2021.06.08
(21)申请号 202110191445.2
(22)申请日 2021.02.19
(71)申请人 张盈谦
地址 132
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