Реальный камуфляж

Методы физической состязательной атаки раскрывают уязвимости глубоких нейронных сетей и представляют значительную угрозу для критически важных для безопасности сценариев, таких как автономное вождение. Физическая атака на основе камуфляжа является более многообещающим подходом по сравнению с атакой на основе заплаток, предлагая более высокую состязательную эффективность в сложных физических средах. Однако большая часть предыдущей работы опирается на сетку априорных данных целевого объекта и виртуальных сред, созданных симуляторами, получение которых занимает много времени и которые неизбежно отличаются от реального мира. Более того, из-за ограничений фонов в обучающих изображениях предыдущие методы часто не могут создать многовидовой надежный состязательный камуфляж и, как правило, приводят к неоптимальным решениям. По этим причинам предыдущей работе не хватает состязательной эффективности и надежности в различных точках зрения и физических средах. Мы предлагаем физическую атаку фреймворк на основе 3D Gaussian Splatting (3DGS), названный PGA, который обеспечивает быструю и точную реконструкцию с несколькими изображениями, а также фотореалистичные возможности рендеринга. Наш фреймворк дополнительно повышает надежность перекрестных видов и эффективность состязательности, предотвращая взаимную и самоокклюзию среди гауссов и используя подход оптимизации min-max, который регулирует фон изображения каждой точки обзора, помогая алгоритму отфильтровывать ненадежные состязательные признаки. Обширные эксперименты подтверждают эффективность и превосходство PGA. Наш код доступен по адресу: https://github.com/TRLou/PGA. - 3D Gaussian Splatting Driven Multi-View Robust Physical Adversarial Camouflage Generation

P.S. См. также другие публикации по теме adversarial, посвященные устойчивому машинному обучению, а также теме физические атаки