北航开创通用物理对抗攻击方法：跨越可见光-红外模态的突破

近日，北京航空航天大学（北航）的研究团队成功打破了传统的模态壁垒，提出了一种创新的通用物理对抗攻击方法。该方法能够跨越可见光和红外模态，实现对多种物理传感器的攻击，具有广泛的应用前景。本文将详细介绍这一突破性的方法，并提供相应的源代码。

该通用物理对抗攻击方法的实现离不开计算机视觉和机器学习的技术支持。下面将逐步介绍该方法的实现过程。

1. 数据集准备

首先，我们需要准备一个包含可见光和红外图像对的数据集。这些图像对应具有相同语义内容的场景，但是以可见光和红外两种模态进行采集。我们可以根据实际需求选择不同的数据集，或者自己采集并标注数据。

2. 模型训练

接下来，我们需要使用深度学习技术训练一个模型，用于将可见光图像转换为红外图像。这个模型可以是一个生成对抗网络（GAN）或者其他适合的模型结构。我们可以使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架进行模型的训练。

以下是一个简化的示例代码，展示了如何使用PyTorch进行模型训练：

import torch
import torch.nn as nn
import torch