深層学習ベースのオブジェクト検出モデルに対する最小限の攻撃的な摂動の生成: 適応型マルチメトリック進化的探索アプローチ

本研究は、オブジェクト検出深層学習モデルの堅牢性を評価するための効率的なアルゴリズムTM-EVOを提案する。TM-EVOは、攻撃の効果と摂動の最小化のバランスを取るための適応型マルチメトリック適合度関数を使用し、より低ノイズの攻撃的な入力を生成する。