具体细节

[qing21-dlc]

作者，您好，请问你提到的R-imagenet数据集合，是通过imagenet然后自己划分的吗，那个Densenet模型是指的densenet-121吗。我看你有好多实验，但是只有一行指令 python main.py ,请问其他实验有具体执行代码吗，谢谢作者

[Megum1]

作者，您好，请问你提到的R-imagenet数据集合，是通过imagenet然后自己划分的吗，那个Densenet模型是指的densenet-121吗。我看你有好多实验，但是只有一行指令 python main.py ,请问其他实验有具体执行代码吗，谢谢作者

您好，

感谢您对我们文章的关注与兴趣！

首先回复您提到的几个问题：

1. R-ImageNet 数据集是我们基于原始 ImageNet 自行划分得到的，具体划分方式请参考论文 Appendix A。
2. 文中提到的 DenseNet 模型具体指的是 DenseNet121（torchvision.models.densenet121）。

我们提供的代码支持不同的 dataset 和 network 配置。您可以在 utils 中第 23–40 行定义希望测试的数据集，并在 models 中添加相应的 network，以复现 Table 1 和 Table 2 中的结果。

此外，misc 目录中包含了多种 mitigation 方法的代码，这些方法可以直接应用在训练好的模型上，用于实现 Table 3 中的实验结果。

其他攻击方法的实现可以参考我们另一篇文章中的代码：
https://github.com/KaiyuanZh/OrthogLinearBackdoor/tree/main/backdoors

虽然目前仓库中只有一个 main function 作为入口，但大部分实验应当都可以基于现有代码实现。

很抱歉我们没有提供全部实验的完整代码，希望以上说明能够对您有所帮助。