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视频分类
分布 鲁棒性与安全1可解释性与可视化1
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FeatureFool：基于特征图的视频模型零查询欺骗攻击
FeatureFool: Zero-Query Fooling of Video Models via Feature Map
对做视频模型安全与鲁棒性评测的人，这篇给出了一个无需查询、仅靠特征图迁移即可生成对抗视频的范式，可直接用于测试视频分类器与 Video-LLM 的对抗脆弱性，并提供了 SSIM/PSNR/时序一致性三项隐蔽性评估口径。
回到特征：用视频反事实解释说明视频分类器
Back to the Feature: Explaining Video Classifiers with Video Counterfactual Explanations
把图像反事实解释扩展到视频时，关键难点是时序一致与运动平滑；BTTF 用「首帧条件反演初始潜变量 + 两阶段邻域搜索 + 渐进增加去噪步数」的纯分类器引导优化，为视频模型的归因与调试提供了可复用的生成式解释框架。