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本公开提供了一种对抗样本的生成方法和装置,涉及人工智能中的图像处理、目标检测及深度学习。具体实现方案为:获取原始图像、以及根据原始图像生成的初始的对抗样本,对原始图像和初始的对抗样本中的目标对象进行目标检测,得到检测信息,根据检测信息、原始图像、以及初始的对抗样本,构建目标对象的损失函数,并基于目标对象的损失函数对初始的对抗样本进行调整,得到最终的对抗样本,可以避免相关中采用人工方式生成最终的对抗样本造成的准确性偏低的弊端,提高了生成的最终的对抗样本的准确性和可靠性,且提高了生成效率。