跨数据集攻击

在代码中，我们使用crossdata.py 来做跨数据集的实验. 其实他是cece.py生成对抗样本的修改.
（主要修改在生成对抗样本哪里，测试的东西什么都不需要改）

需要修改的是 --test_dir --use_data --adv_query

先介绍一下什么是跨数据集攻击：
在生成对抗样本时，我们攻击的数据集的任何信息都不知道。
只有 query可知，用来测试.

因此，我们的目标是生成对抗query.

举例子： Market-1501 ----------Duke

表示使用Market-1501上训练的模型， 在Duke的query上生成对抗query.

就是 在原来的cece.py里 将Duke的模型改为market模型.

例如
–test_dir 用来加载目标数据集（Duke）的query
–use_data 用来加载已知数据集（Market-1501）的模型
–adv_query 生成的对抗query 保存到duke的对抗样本集

因此我们在使用crossdata.py时，
例如Market-1501 ----------Duke ；
我们需要将里面的内容修改 --test_dir Duke --use_data --adv_query Duke

改完以后直接按照生成对样本的方式运行. （一般 我们用market的res-50模型生成 测试的时候也是攻击duke的res-50模型）

跨模型跨数据集就是：我们用market的res-50模型生成 测试的时候也是攻击duke的其他任何模型

如果投期刊需要的实验多 可以增加一个模型 除了re-50 我们还可以用dense等