LiDAR物体検出のためのScAR：スケーリングされた敵対的な耐性

Centrala begrepp

3D物体検出データセットの統計的特性を分析し、ScARメソッドを提案して、モデルの敵対的な耐性を向上させる。

Sammanfattning

LiDAR物体検出におけるScAR（Scaling Adversarial Robustness）メソッドは、3つのスケーリング敵対的攻撃方法を提案しました。これらは、モデル認識攻撃、分布認識攻撃、ブラインド攻撃です。また、3Dオブジェクトサイズの分布を均一な分布に変換することでモデルのロバスト性を向上させます。KITTIやWaymoなどのデータセットで実験を行い、提案手法が効果的であることを示しました。

Statistik

ユニバーサル敵対的攻撃方法（FSGM [1]およびPGD [2]）は柔軟であり、さまざまなタスクに適用できますが、タスク固有の方法と比較して不十分です。
3つの公開3Dオブジェクト検出データセット（KITTI、Waymo、nuScenes）の統計的特性を分析しました。
ScAR(0.2)およびScAR(0.4)はKITTI val adv.でバニラアーキテクチャよりも優れたパフォーマンスを示しました。
ATT-MはATT-DおよびATT-Bよりも効率的であり、ASR/|σ|が高いことがわかりました。
ScAR(0.4)は異なる攻撃に対して効果的であり、異なるパラメーターでも高いリコール率を達成しました。

Citat

"Universal adversarial attack methods such as FSGM and PGD are often deficient compared to task-specific adversarial attacks."
"Our proposed ScAR method aims to make the model evenly trained on all instance sizes by converting the distribution of instance sizes into a Uniform distribution."
"ScAR(0.4) generally outperforms ScAR(0.2), since ScAR(0.4) has a larger bound on the perturbation of scale, making it more effective in defending against the scaling attack."

Viktiga insikter från

ScAR

by Xiaohu Lu,Ha... på arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.03085.pdf

Djupare frågor

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