Neurala nätverk är sårbara för kontradiktoriska exempel, som utgör ett hot mot deras tillämpning i säkerhetskänsliga system. Vi föreslår en Denoiser and UP sampler Network (DUP-Net) struktur som försvar för 3D kontraarial punktmoln klassificering, där de två modulerna rekonstruerar ytjämnhet genom att släppa eller lägga till punkter. I detta dokument betraktas statistiskt avvikande (SOR) och ett datadrivet uppsamplingsnätverk som denoiser respektive uppsamplare. Jämfört med baslinjeförsvar har DUP-Net tre fördelar. Först, med DUP-Net som försvar, målmodellen är mer robust till vit-box kontraversariella attacker. För det andra ger avlägsnandet av statistiska avvikelser ytterligare robusthet eftersom det är en icke-differentierad denoiserande åtgärd. För det tredje kan uppsamplarnätverket tränas på en liten datauppsättning och försvaras väl mot motreaktioner som genereras från andra punktmolndatauppsättningar. Vi utför olika experiment för att bekräfta att DUP-Net är mycket effektivt som försvar i praktiken. Vårt bästa försvar eliminerar 83,8% av C&W och l 2 förlust baserad attack (punkt skiftning), 50,0% av C&W och Hausdorff avstånd förlust baserad attack (punkt lägga) och 9,0% av salt karta baserad attack (punkt släppa) under 200 tappade poäng på PointNet.
Zhou m.fl. REF antog en statistisk och icke-differentiable metod för att ta bort avvikelser i 3D kontraversarial point cloud defense.
DUP-Net: Denoiser and Upsampler Network for 3D Adversarial Point Clouds Defense
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}