設計更加魯棒的目標檢測模型以抵抗對抗性補丁的攻擊，可以考慮以下幾個策略：
對抗性訓練：在模型訓練過程中引入對抗性樣本，通過將對抗性補丁納入訓練數據集，增強模型對這些攻擊的抵抗能力。這樣可以使模型學會識別和抵抗對抗性補丁的影響。
增強特徵提取：改進特徵提取網絡的結構，使用更深層次的網絡或引入注意力機制，以提高模型對於擾動的敏感性和識別能力。
多模型集成：通過集成多個不同架構的目標檢測模型，利用模型之間的互補性來提高整體的魯棒性。這樣，即使某一模型受到攻擊，其他模型仍然可以提供正確的預測。
能量基模型：採用能量基模型來評估輸入樣本的可信度，通過設計能量函數來量化模型對於特定輸入的信心，從而在檢測過程中過濾掉低可信度的預測。
持續監控與更新：在實際應用中，持續監控模型的性能，並根據新的對抗性攻擊進行模型的更新和調整，以保持模型的魯棒性。
強化學習：利用強化學習技術來訓練模型，使其能夠在面對對抗性攻擊時自我調整和適應，從而提高其抵抗能力。