論文の概要: Temporally-Transferable Perturbations: Efficient, One-Shot Adversarial Attacks for Online Visual Object Trackers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15183v1
• Date: Wed, 30 Dec 2020 15:05:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 13:11:49.071952
• Title: Temporally-Transferable Perturbations: Efficient, One-Shot Adversarial Attacks for Online Visual Object Trackers
• Title（参考訳）: 時間移動可能な摂動:オンライン・ビジュアル・オブジェクト・トラッカに対する効率的な一発攻撃
• Authors: Krishna Kanth Nakka and Mathieu Salzmann
• Abstract要約: 本研究では, オブジェクトテンプレート画像からのみ, 一時移動可能な対人的摂動を生成するフレームワークを提案する。 この摂動はあらゆる検索画像に追加され、事実上何のコストもかからないが、それでもトラッカーを騙すのに成功している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.90113217334424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the trackers based on Siamese networks have emerged as highly effective and efficient for visual object tracking (VOT). While these methods were shown to be vulnerable to adversarial attacks, as most deep networks for visual recognition tasks, the existing attacks for VOT trackers all require perturbing the search region of every input frame to be effective, which comes at a non-negligible cost, considering that VOT is a real-time task. In this paper, we propose a framework to generate a single temporally transferable adversarial perturbation from the object template image only. This perturbation can then be added to every search image, which comes at virtually no cost, and still, successfully fool the tracker. Our experiments evidence that our approach outperforms the state-of-the-art attacks on the standard VOT benchmarks in the untargeted scenario. Furthermore, we show that our formalism naturally extends to targeted attacks that force the tracker to follow any given trajectory by precomputing diverse directional perturbations.
• Abstract（参考訳）: 近年、シアムネットワークに基づくトラッカーは、視覚オブジェクト追跡(vot)に非常に効果的で効率的なものとなっている。 これらの手法は、視覚認識タスクのための多くのディープネットワークと同様に、敵の攻撃に対して脆弱であることが示されているが、既存のVOTトラッカーに対する攻撃は全ての入力フレームの探索領域の摂動を必要とする。 本稿では,オブジェクトテンプレート画像のみから,時間移動可能な1つの逆摂動を生成するフレームワークを提案する。 この混乱はすべての検索画像に追加され、事実上コストがかからず、トラッカーを騙すことに成功した。 実験により,本手法は,未目標シナリオにおける標準VOTベンチマークに対する最先端攻撃よりも優れていることが示された。 さらに,我々のフォーマリズムは,様々な方向の摂動をプリ計算することにより,トラッカーが任意の軌道に追従することを強制する攻撃に自然に及んでいることを示す。

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