安全な航空機タキシングのための滑走路物体分類器の堅牢性評価

深層学習ベースの滑走路物体分類器の堅牢性を、ノイズ、明るさ、コントラストの3つの一般的な画像摂動に対して評価した。結果は、分類器がノイズに対して最も脆弱であるが、明るさやコントラストの変化に対してはより堅牢であることを示している。