Djupa neurala nätverk är kända för att vara sårbara för kontradiktoriska exempel som är noggrant skapade fall att orsaka modeller för att göra felaktiga förutsägelser. Även om kontradiktoriska exempel på 2D-bilder och CNN:er har studerats i stor utsträckning, har mindre uppmärksamhet ägnats åt 3D-data såsom punktmoln. Med tanke på många säkerhetskritiska 3D-applikationer som autonom körning är det viktigt att studera hur stötande punktmoln kan påverka nuvarande djupa 3D-modeller. I detta arbete föreslår vi flera nya algoritmer för att skapa kontradiktoriska punktmoln mot PointNet, ett brett använt djupt neuralt nätverk för punktmoln bearbetning. Våra algoritmer fungerar på två sätt: kontraarial punkt perturbation och kontraarial punktgenerering. För punkt perturbation, vi skiftar befintliga punkter negligerbart. För punktgenerering genererar vi antingen en uppsättning oberoende och spridda punkter eller ett litet antal (1-3) punktkluster med meningsfulla former som bollar och flygplan som kan döljas i det mänskliga psyket. Dessutom formulerar vi sex perturberingsmätningsmått anpassade till attackerna i punktmoln och genomför omfattande experiment för att utvärdera de föreslagna algoritmerna på ModelNet40 3D form klassificeringsdataset. Sammantaget våra attackalgoritmer uppnå en framgångsgrad högre än 99% för alla riktade attacker 1.
Xiang m.fl. REF föreslår flera algoritmer för att lägga till kontradiktoriska störningar till punktmoln genom att generera nya punkter eller störa befintliga punkter.
Generating 3D Adversarial Point Clouds
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}