Improving and Evaluating the Corruption Robustness of Image Classifiers using random p-norm Noise

Der gesamte Artikel "Improving and Evaluating the Corruption Robustness of Image Classifiers using random p-norm Noise" ist ein Beitrag zum Sammelband "Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. 19th International Joint Conference, VISIGRAPP 2024, Rome, Italy, February 27-29, 2024, Revised Selected Papers" (ggfs. kostenpflichtig).

Bibliografische Angaben

Titel:  Improving and Evaluating the Corruption Robustness of Image Classifiers using random p-norm Noise

Verfasst von:  G. Siedel, W. Shao, S. Vock, A. Morozov

in: Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications. 19th International Joint Conference, VISIGRAPP 2024, Rome, Italy, February 27-29, 2024, Revised Selected Papers Cham:  Springer, 2025.  Seiten: 1-20, Projektnummer: F 2497

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Forschungs­projekte

ProjektnummerF 2497 StatusAbgeschlossenes Projekt Sicherheitstechnische Risikoanalyse eines cyber-physischen Modellsystems für Industrie 4.0 Anwendungen

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Forschung abgeschlossen