論文の概要: Understanding Object Detection Through An Adversarial Lens
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05828v1
- Date: Sat, 11 Jul 2020 18:41:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-11 13:27:36.643576
- Title: Understanding Object Detection Through An Adversarial Lens
- Title（参考訳）: 逆レンズによる物体検出の理解
- Authors: Ka-Ho Chow, Ling Liu, Mehmet Emre Gursoy, Stacey Truex, Wenqi Wei,
Yanzhao Wu
- Abstract要約: 本稿では, 対向レンズ下での深部物体検出装置の脆弱性を分析し評価するための枠組みを提案する。
提案手法は, リアルタイムオブジェクト検出システムにおいて, 対向行動やリスクを解析するための方法論的ベンチマークとして機能することが実証された。
我々は、このフレームワークが、現実世界のアプリケーションにデプロイされるディープオブジェクト検出器のセキュリティリスクと敵の堅牢性を評価するツールとしても役立つと推測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.976840260248913
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep neural networks based object detection models have revolutionized
computer vision and fueled the development of a wide range of visual
recognition applications. However, recent studies have revealed that deep
object detectors can be compromised under adversarial attacks, causing a victim
detector to detect no object, fake objects, or mislabeled objects. With object
detection being used pervasively in many security-critical applications, such
as autonomous vehicles and smart cities, we argue that a holistic approach for
an in-depth understanding of adversarial attacks and vulnerabilities of deep
object detection systems is of utmost importance for the research community to
develop robust defense mechanisms. This paper presents a framework for
analyzing and evaluating vulnerabilities of the state-of-the-art object
detectors under an adversarial lens, aiming to analyze and demystify the attack
strategies, adverse effects, and costs, as well as the cross-model and
cross-resolution transferability of attacks. Using a set of quantitative
metrics, extensive experiments are performed on six representative deep object
detectors from three popular families (YOLOv3, SSD, and Faster R-CNN) with two
benchmark datasets (PASCAL VOC and MS COCO). We demonstrate that the proposed
framework can serve as a methodical benchmark for analyzing adversarial
behaviors and risks in real-time object detection systems. We conjecture that
this framework can also serve as a tool to assess the security risks and the
adversarial robustness of deep object detectors to be deployed in real-world
applications.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークに基づくオブジェクト検出モデルはコンピュータビジョンに革命をもたらし、幅広い視覚認識アプリケーションの開発を加速させた。
しかし、最近の研究で、ディープ・オブジェクト・ディテクターは敵の攻撃を受け、被害者の検出器が物体、偽物、または誤ラベルされた物体を検出できないことが判明した。
自動運転車やスマートシティなど、多くのセキュリティクリティカルなアプリケーションでオブジェクト検出が広く使われているため、深層物体検出システムの敵意攻撃や脆弱性を深く理解するための包括的アプローチは、研究コミュニティにとって堅牢な防御メカニズムを開発する上で最も重要であると論じている。
本稿では,攻撃戦略,悪影響,コスト,および攻撃のクロスモデルおよびクロスレゾリューション伝達性を分析することを目的とした,敵レンズ下の最先端物体検出器の脆弱性を解析・評価するためのフレームワークを提案する。
測定値のセットを用いて、2つのベンチマークデータセット(PASCAL VOCとMS COCO)を持つ3つの一般的なファミリー(YOLOv3、SSD、Faster R-CNN)の6つの代表的ディープオブジェクト検出器に対して、広範な実験を行う。
提案手法は, リアルタイムオブジェクト検出システムにおいて, 対向行動やリスクを分析するための方法論的ベンチマークとして機能することを示す。
このフレームワークは、現実世界のアプリケーションにデプロイされる深層物体検出器のセキュリティリスクと敵対的ロバスト性を評価するツールとしても利用できると推測する。
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