Распознавание дорожных знаков

Состязательные атаки на модели классификации дорожных знаков были одними из первых, успешно опробованных в реальном мире. С тех пор исследования в этой области в основном ограничивались повторением базовых моделей, таких как LISA-CNN или GTSRB-CNN, и аналогичными экспериментальными настройками, включая белые и черные пятна на дорожных знаках. В этой работе мы отделяем архитектуры моделей от наборов данных и оцениваем на дополнительных общих моделях, чтобы сделать справедливое сравнение. Кроме того, мы сравниваем две настройки атаки, незаметную и видимую, которые обычно рассматриваются без прямого сравнения. Наши результаты показывают, что стандартные базовые модели, такие как LISA-CNN или GTSRB-CNN, значительно более уязвимы, чем общие. Поэтому мы предлагаем оценивать новые атаки на более широком спектре базовых моделей в будущем. Наш код доступен по адресу https://github. com/KASTEL-MobilityLab/attacks-on-traffic-sign-recognition/ - Evaluating Adversarial Attacks on Traffic Sign Classifiers beyond Standard Baselines

См. также другие публикации по теме физические атаки