Nyttan av 3D-punktmolndata i kritiska visionsuppgifter (t.ex. ADAS) gör att forskare uppmanas att ägna större uppmärksamhet åt robustheten hos 3D-representationer och djupa nätverk. I detta syfte utvecklar vi ett anfalls- och försvarsprogram, tillägnat 3D-punktsmolndata, för att förhindra 3D-punktmoln från manipuleras samt för att bedriva bullertoleransabel 3D-representation. En uppsättning nya 3D-punkt moln attack operationer föreslås via punktvis lutning perturbation och motstående punkt fäst / avstängning. Vi utvecklar sedan ett flexibelt perturbation-mätningssystem för 3D-punktsmolndata för att upptäcka potentiella attackdata eller bullriga avkänningsdata. Omfattande experimentella resultat på gemensamma punkt molnet riktmärken visar giltigheten av den föreslagna 3D attack och försvar ramverk.
REF föreslog en punktvis gradientbaserad perturberingsattack och en punktinfästning/avlossningsattack, samt statistiska verktyg för att skilja mellan kontradiktoriska prover och bullriga data för försvar.
Adversarial Attack and Defense on Point Sets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}