論文の概要: RPATTACK: Refined Patch Attack on General Object Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12469v1
• Date: Tue, 23 Mar 2021 11:45:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-24 21:50:39.989876
• Title: RPATTACK: Refined Patch Attack on General Object Detectors
• Title（参考訳）: RPATTACK: 汎用オブジェクト検出器に対するパッチ攻撃の修正
• Authors: Hao Huang, Yongtao Wang, Zhaoyu Chen, Zhi Tang, Wenqiang Zhang and Kai-Kuang Ma
• Abstract要約: 汎用物体検出器を攻撃する新しいパッチベースの手法を提案する。 私たちの RPAttack は、Yolo v4 と Faster R-CNN の両方で、驚異的なミス検出率 100% を達成できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.28929190510979
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Nowadays, general object detectors like YOLO and Faster R-CNN as well as their variants are widely exploited in many applications. Many works have revealed that these detectors are extremely vulnerable to adversarial patch attacks. The perturbed regions generated by previous patch-based attack works on object detectors are very large which are not necessary for attacking and perceptible for human eyes. To generate much less but more efficient perturbation, we propose a novel patch-based method for attacking general object detectors. Firstly, we propose a patch selection and refining scheme to find the pixels which have the greatest importance for attack and remove the inconsequential perturbations gradually. Then, for a stable ensemble attack, we balance the gradients of detectors to avoid over-optimizing one of them during the training phase. Our RPAttack can achieve an amazing missed detection rate of 100% for both Yolo v4 and Faster R-CNN while only modifies 0.32% pixels on VOC 2007 test set. Our code is available at https://github.com/VDIGPKU/RPAttack.
• Abstract（参考訳）: 今日では、YOLOやFaster R-CNNのような一般的な物体検出器やその変種は、多くのアプリケーションで広く利用されている。 多くの研究により、これらの検出器は敵対的なパッチ攻撃に対して極めて脆弱であることが判明した。 以前のパッチベースの物体検出装置に対する攻撃によって生じる摂動領域は非常に大きく、人間の目にとって攻撃には必要ない。 より少ないがより効率的な摂動を生成するために,汎用物体検出器を攻撃するためのパッチベース手法を提案する。 まず,不連続な摂動を徐々に取り除き,攻撃に最も重要となる画素を見つけるためのパッチ選択と精細化手法を提案する。 安定なアンサンブル攻撃では、検知器の勾配のバランスを保ち、トレーニングフェーズ中に過度に最適化されるのを避ける。 我々のRPAttackは、2007年のVOCテストセットで0.32%のピクセルだけを修正しながら、Yolo v4とFaster R-CNNの両方で100%の見逃し検出率を達成することができる。 私たちのコードはhttps://github.com/VDIGPKU/RPAttack.comで公開されています。

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