論文の概要: Robustness Certification for Point Cloud Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16652v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 19:52:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 14:49:26.128417
• Title: Robustness Certification for Point Cloud Models
• Title（参考訳）: ポイントクラウドモデルのロバスト性認定
• Authors: Tobias Lorenz, Anian Ruoss, Mislav Balunovi\'c, Gagandeep Singh, Martin Vechev
• Abstract要約: ポイントクラウドモデルのロバスト性を証明できる最初の検証器である3DCertifyを導入する。 3DCertifyは、2つの重要な洞察に基づいています:(i)第一次テイラー近似に基づくジェネリックリラクゼーション、および(ii)グローバル機能プーリングのための正確なリラクゼーション。 幅広い3D変換で広範囲な評価を行うことで、3DCertifyの有効性を実証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.843109238068982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of deep 3D point cloud models in safety-critical applications, such as autonomous driving, dictates the need to certify the robustness of these models to semantic transformations. This is technically challenging as it requires a scalable verifier tailored to point cloud models that handles a wide range of semantic 3D transformations. In this work, we address this challenge and introduce 3DCertify, the first verifier able to certify robustness of point cloud models. 3DCertify is based on two key insights: (i) a generic relaxation based on first-order Taylor approximations, applicable to any differentiable transformation, and (ii) a precise relaxation for global feature pooling, which is more complex than pointwise activations (e.g., ReLU or sigmoid) but commonly employed in point cloud models. We demonstrate the effectiveness of 3DCertify by performing an extensive evaluation on a wide range of 3D transformations (e.g., rotation, twisting) for both classification and part segmentation tasks. For example, we can certify robustness against rotations by $\pm60^\circ$ for 95.7% of point clouds, and our max pool relaxation increases certification by up to 15.6%.
• Abstract（参考訳）: 自律運転のような安全クリティカルなアプリケーションにおける深部3Dポイントクラウドモデルの使用は、セマンティックトランスフォーメーションへのこれらのモデルの堅牢性を証明する必要性を規定している。 幅広いセマンティック3D変換を処理するポイントクラウドモデルに適したスケーラブルな検証器を必要とするため、技術的には難しい。 本研究では,この課題に対処し,ポイントクラウドモデルの堅牢性を証明する最初の検証器である3DCertifyを導入する。 3dcertify は、2つの重要な洞察に基づいている: (i) 任意の微分可能変換に適用可能な一階テイラー近似に基づく一般的な緩和、(ii) ポイントワイズアクティベーション(例えば relu や sigmoid)よりも複雑であるが、ポイントクラウドモデルで一般的に使われるグローバル特徴プーリングの正確な緩和。 分類作業と部分分割作業の両方に対して,広範囲な3次元変換(回転,ねじれなど)を広範囲に評価することにより,3DCertifyの有効性を実証する。 例えば、95.7%の点雲に対して$\pm60^\circ$で回転に対するロバスト性を証明でき、最大プール緩和は15.6%まで向上する。

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