Motståndskraftiga exempel har visat sig hota många datorseende uppgifter, inklusive objektdetektering. De befintliga angreppsmetoderna för objektdetektering har dock två begränsningar: dålig överförbarhet, vilket innebär att de genererade kontradiktoriska exemplen har låg framgångsfrekvens för att attackera andra typer av detektionsmetoder, och höga beräkningskostnader, vilket innebär att de behöver mer tid för att generera en kontradiktorisk bild, och därför är svåra att hantera videodata. För att ta itu med dessa problem använder vi en generativ mekanism för att få den kontradiktoriska bilden och videon. På så sätt förkortas handläggningstiden. För att förbättra överförbarheten förstör vi de funktionskartor som extraheras från funktionsnätverket, vilket vanligtvis utgör basen för objektdetektorer. Den föreslagna metoden är baserad på Generative Adversarial Network (GAN) ram, där vi kombinerar hög klass förlust och låg nivå funktionsförlust för att gemensamt träna den kontrariska exempelgeneratorn. En serie experiment som utförs på PASCAL VOC och ImageNet VID-dataset visar att vår metod effektivt kan generera bild- och videokonversativa exempel, och ännu viktigare, dessa kontradiktoriska exempel har bättre överförbarhet, och därmed, kan samtidigt attackera två typer av representativa modeller för objektdetektering: förslagsbaserade modeller som Faster-RCNN, och regressionsbaserade modeller som SSD.
Wei och Al. REF ) har också utbildat ett generativt nätverk för att skapa överförbara motståndare mot bild- och videodetekteringsmodeller.
Transferable Adversarial Attacks for Image and Video Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}