Abstrakt. Motståndsljud är användbara verktyg för att sondera svagheten i djupt lärande baserade datorseende algoritmer. I det här dokumentet beskriver vi en robust kontraarial perturbationsmetod (R-AP) för att attackera djupa förslagsbaserade objektdetektorer och exemplifiera segmenteringsalgoritmer. Vår metod fokuserar på att angripa den gemensamma komponenten i dessa algoritmer, nämligen Region Proposition Network (RPN), för att universellt försämra deras prestanda på ett svart-box-sätt. För att göra det utformar vi en förlustfunktion som kombinerar en etikettförlust och en ny formförlust, och optimerar den med avseende på bild med hjälp av en gradientbaserad iterativ algoritm. Utvärderingar görs på MS COCO 2014 dataset för den kontradiktoriska attacken av 6 toppmoderna objektdetektorer och 2 instans segmenteringsalgoritmer. Experimentella resultat visar den föreslagna metodens effektivitet.
De robusta motreaktionerna i REF korrumperar djupa förslagsbaserade objektdetektorer och till exempel segmenteringsmetoder genom att attackera RPN, vilket innebär att endast tvåstegsnätverk attackeras.
Robust Adversarial Perturbation on Deep Proposal-based Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}