GenMix：用有限真实图像扩增训练数据并提升检测鲁棒性

墨尔本大学等机构提出GenMix方法，通过九种预设提示对真实图像做可控编辑并与原图融合，再经过滤丢弃语义漂移样本，将数十张标注图像扩增至数百张。测试覆盖日常物体识别、细粒度识别、小数据集和跨域场景，模型被微小像素对抗样本欺骗的比例降低约30%；代码已开源，作者强调临床使用仍需独立验证。