Abstract-Deep Neural Networks (DNN) har i stor utsträckning tillämpats i många autonoma system som autonom körning och robotik för sin toppmoderna, även mänsklig konkurrenskraftig noggrannhet i kognitiva datoruppgifter. Nyligen har DNN-tester studerats intensivt för att automatiskt generera kontradiktoriska exempel, som injicerar små magnitud perturbationer i indata för att testa DNNs i extrema situationer. Medan befintliga testtekniker visar sig vara effektiva, särskilt för autonoma körningar, fokuserar de främst på att generera digitala motsträviga perturbationer, t.ex. ändra bild pixlar, som aldrig kan hända i den fysiska världen. Det saknas alltså ett kritiskt stycke i litteraturen om autonoma körtester: förståelse och utnyttjande av både digital och fysisk perturberingsgenerering för att påverka beslut om styrning. I detta dokument föreslår vi en systematisk fysisk-världs-testningsmetod, nämligen DeepBillboard, med inriktning på ett ganska vanligt och praktiskt körscenario: drive-by affischer. DeepBillboard kan generera ett robust och motståndskraftigt tryckbart affischbordsprov, som fungerar under dynamiska ändrade körförhållanden, inklusive siktvinkel, avstånd och belysning. Målet är att maximera möjligheten, graden och varaktigheten av styrvinkelfelen hos ett autonomt fordon som körs av vår genererade affischtavla med kontradiktoriska störningar. Vi har i stor utsträckning utvärderat DeepBillboards effektivitet och robusthet genom att genomföra både experiment med digitala perturbationer och fysiska fallstudier. De digitala experimentella resultaten visar att DeepBillboard är effektivt för olika styrmodeller och scener. Dessutom visar de fysiska fallstudierna att DeepBillboard är tillräckligt robust och motståndskraftig för att generera tester av den fysiska affischtavlan för verklig körning under olika väderförhållanden, vilket kan vilseleda det genomsnittliga felet i styrvinkeln upp till 26,44 grader. Såvitt vi vet är detta den första studien som visar möjligheten att generera realistiska och kontinuerliga fysiska tester för praktiska autonoma körsystem; dessutom kan den grundläggande DeepBillboard metoden direkt generaliseras till en mängd andra fysiska enheter/ytor längs trottoarkanten, t.ex. en graffitimålad på en vägg.
Zhou m.fl. REF föreslog DEEPBILLBOARD, ett tillvägagångssätt som producerar både digitala och fysiska reklamtavlor för att kontinuerligt vilseleda DNN över kameraramar i instrumentpanelen.
DeepBillboard: Systematic Physical-World Testing of Autonomous Driving Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}