# AI-Testing

**Repository Path**: 554732493/ai-testing

## Basic Information

- **Project Name**: AI-Testing
- **Description**: AI-Testing
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-17
- **Last Updated**: 2026-04-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI-Testing

本项目为AI-Testing开源项目的算法内核，是一个用于 __计算机视觉__、__文本自然语言处理__、__音频处理__ 等多个领域的对抗攻击全流程评测算法学习研究的 __Python库__。其主要研究内容为集成对抗攻击和噪声攻击相关的攻击算法、评测算法、加固防御算法。可灵活测试数据集质量、算法训练、评估和部署等算法全生命周期各项指标。

- 集成大量攻击、评测、防御加固算法
- 提供多种可解释性分析工具
- 提供完备的扩展和使用接口

[项目GitHub地址](https://github.com/ydc123/AI-Testing) [项目启智社区地址](https://openi.pcl.ac.cn/Numbda/AI-Testing)

## 文档

__教程__：如果您正在寻找教程，请查看[`image`](image), [`text`](text), [`audio`](audio)路径下相关 README 文件

__文档__：我们提供了完备的API说明文档以及教程：[说明文档链接](https://numbda.cs.tsinghua.edu.cn/AI-Testing/)

## 下载及使用

### STEP 1. 获取项目

Python环境要求

```bash
Python 3.6.5及以上
```

以下，我们以[本项目图像模块](image)为例进行进一步介绍。

克隆本项目并安装依赖：

```bash
git clone https://github.com/ydc123/AI-Testing.git
cd AI-Testing/image
pip install requirements.txt
```

或者从启智社区上克隆本项目

```bash
git clone https://openi.pcl.ac.cn/Numbda/AI-Testing.git
cd AI-Testing/image
pip install requirements.txt
```

### STEP 2. 数据准备

本开源项目的[`image/Datasets/`](image/Datasets/)中提供了`Cifar10`和`ILSVR2012-ImageNet`数据集。用户可使用上述数据集，或按照完整API文档，进行数据集扩展。

用户需要使用所选数据集的训练集，执行模型训练过程。由于空间所限，本项目中统一不提供数据集对应的训练集，仅给出测试集以供测试。

### STEP 3. 快速开始

使用`cd image/test`进入test目录。重明开源项目提供了几个示例的算法文件。如测试在FGSM攻击算法下，Resnet20模型的鲁棒性结果：

```python
# 使用接口文件默认参数
python testimport.py

# 自定义参数调用
python testimport.py --attack_method "FGSM" --evaluation_method "ALDp" --model_dir ""
```

上述命令均将测试ResNet20模型，在FGSM算法攻击下，ALDp指标的评测结果变化。并将结果存在`image/test/temp`。

有关更多示例和用法（例如，如何扩展模型或算法，如何传入参数），请浏览[完备API接口文档](https://numbda.cs.tsinghua.edu.cn/AI-Testing/)。

## Docker镜像

本项目还提供了Docker镜像的使用方式，地址如下

[【整个项目镜像】](https://hub.docker.com/repository/docker/wenh06/ai-testing)

[【text模块镜像】](https://hub.docker.com/repository/docker/wenh06/ai-testing-text) | [【image模块镜像】](https://hub.docker.com/repository/docker/wenh06/ai-testing-image) | [【audio模块镜像】](https://hub.docker.com/repository/docker/wenh06/ai-testing-audio)

## 仍有疑问？

如果你有任何疑问或需要帮助，请随时联系我们。

## 协议

AI-Testing基于MIT协议, 关于协议的更多信息，请参看 [LICENSE](license) 文件。

## 各模块状态

![format-check](https://github.com/ydc123/AI-Testing/actions/workflows/check-formatting.yml/badge.svg)

- image: ![docker-ci](https://github.com/ydc123/AI-Testing/actions/workflows/docker-ci-image.yml/badge.svg?branch=lhy)
- text: ![docker-ci](https://github.com/ydc123/AI-Testing/actions/workflows/docker-ci-text.yml/badge.svg?branch=docker-ci-text)
- audio: ![docker-ci](https://github.com/ydc123/AI-Testing/actions/workflows/docker-ci-audio.yml/badge.svg?branch=ydc)