纯粹理性批判阅读笔记，第一篇，导言。
Backdoor Detection SentiNet PyTorch Implementation
SentiNet (link) PyTorch implementation(NOTE: Unofficial): Github repo: https://github.com/CassiniHuy/trojan-attacks-and-defenses
Feel free to point out possible implementation errors.
Image Low-pass Filtering Algorithms Ideal/Butterworth/Gaussian (PyTorch Implementation) 图像低通滤波算法PyTorch实现
Codes: https://github.com/CassiniHuy/image-low-pass-filters-pytorch
The low-pass filters include ideal, Butterworth, Gaussian filters and implemented by PyTorch. Yes, it’s differentiable.
The detailed description as follows:
nvidia-tensorflow 1.15.5的signal模块的一个内存泄漏bug
最近实验室新进了一台有RTX 4090的工作站，于是在这台工作站上跑起了以前tensorflow 1时代写的代码，用的是nvidia ngc提供的docker镜像运行。
但是，发现session执行时间一次比一次长，同时发现内存也在缓慢增长，reset_default_graph也不能阻止这个过程；并且这个问题只在新服务器上出现，旧的RTX 3090显卡的服务器并没有这个问题。
于是开始了三四天的排查。
提出issue在：
https://github.com/NVIDIA/tensorflow/issues/76
结论：tf.signal.rfft, tf.signal.dct等方法有bug，通过降低nvida-tensorflow的版本到1.15.4解决。
下面是排查思路和过程。
CVPR2020 Clean-Label Backdoor Attacks on Video Recognition Models
- 类型：后门攻击 （视频识别模型）> 数据投毒 > clean-label数据投毒
- 特点：视频识别模型的后门攻击
这篇CVPR2020的论文，貌似是少有的关于视频识别模型的后门攻击（TOP里我只找到这一篇）
代码注入：调用CreateProcess使explorer启动目标进程
比较忙，更新个作业。
论文笔记：Cross-Modal Contrastive Learning for Text-to-Image Generation, CVPR 2021
使用对比学习的思路，来做Text-to-Image任务，Google Research发表在CVPR 2021，官方代码在xmcgan_image_generation， 但是作者没有公开预训练好的权重，甚至样本。。