Diffusion-basierte Synthese von herausfordernden Bildern zur Bewertung der Robustheit von Bilderkennungsmodellen

Durch den Einsatz von Diffusionsmodellen können realistische Testbilder mit vielfältigen Hintergründen, Texturen und Materialien generiert werden, die zu einem signifikanten Genauigkeitsrückgang bei verschiedenen Bilderkennungsmodellen führen.