Пешеходы-невидимки

"Камеры событий, известные своей низкой задержкой и высоким динамическим диапазоном, демонстрируют большой потенциал в приложениях обнаружения пешеходов. Однако, хотя недавние исследования были в основном сосредоточены на повышении точности обнаружения, устойчивость визуальных моделей на основе событий к физическим состязательным атакам получила ограниченное внимание. Например, состязательные физические объекты, такие как определенные модели одежды или аксессуары, могут использовать присущие этим системам уязвимости, что приводит к ошибочным обнаружениям или ошибочной классификации. Это исследование является первым, изучающим физические состязательные атаки на детекторы пешеходов, управляемые событиями, в частности, исследуя, могут ли определенные модели одежды, которые носят пешеходы, привести к сбою этих детекторов, фактически делая их неспособными обнаружить человека. Чтобы решить эту проблему, мы разработали сквозную состязательную структуру в цифровой области, обрамляя дизайн текстур состязательной одежды как задачу оптимизации двумерной текстуры. Создавая эффективную функцию состязательных потерь, фреймворк итеративно генерирует оптимальные текстуры посредством обратного распространения. Наши результаты показывают, что текстуры, идентифицированные в цифровой области, обладают сильными состязательными свойствами. Кроме того, мы перевели эти цифровые оптимизированные текстуры в физическую одежду и протестировали их в реальных сценариях, успешно продемонстрировав, что разработанные текстуры значительно ухудшают производительность основанных на событиях моделей обнаружения пешеходов. Эта работа подчеркивает уязвимость таких моделей к физическим состязательным атакам." - Adversarial Attacks on Event-Based Pedestrian Detectors: A Physical Approach

См. также другие публикации по теме физические атаки