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Unités associées (1)

Laboratoire de théorie en apprentissage automatique

EPFL
IC
IINFCOM
TML

Publications associées (5)

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Adversarially Robust CLIP Models Can Induce Better (Robust) Perceptual Metrics

Francesco Croce

Measuring perceptual similarity is a key tool in computer vision. In recent years perceptual metrics based on features extracted from neural networks with large and diverse training sets, e.g. CLIP, have become popular. At the same time, the metrics extrac ...

IEEE2025

Towards Reliable Evaluation and Fast Training of Robust Semantic Segmentation Models

Francesco Croce

Adversarial robustness has been studied extensively in image classification, especially for the ℓ∞-threat model, but significantly less so for related tasks such as object detection and semantic segmentation, where attacks turn out to be a much harder opti ...

Springer Science and Business Media Deutschland GmbH2025

Sparse-RS: A Versatile Framework for Query-Efficient Sparse Black-Box Adversarial Attacks

Maksym Andriushchenko, Nicolas Henri Bernard Flammarion, Francesco Croce

We propose a versatile framework based on random search, Sparse-RS, for score-based sparse targeted and untargeted attacks in the black-box setting. Sparse-RS does not rely on substitute models and achieves state-of-the-art success rate and query efficienc ...

ASSOC ADVANCEMENT ARTIFICIAL INTELLIGENCE2022