論文の概要: A Perturbation Constrained Adversarial Attack for Evaluating the Robustness of Optical Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13214v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 17:10:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 14:28:47.269606
• Title: A Perturbation Constrained Adversarial Attack for Evaluating the Robustness of Optical Flow
• Title（参考訳）: 光流のロバスト性評価のための摂動拘束型対向攻撃
• Authors: Jenny Schmalfuss and Philipp Scholze and Andr\'es Bruhn
• Abstract要約: Perturbation Constrained Flow Attack (PCFA)は、現実の攻撃として適用性よりも破壊性を強調する新しい敵攻撃である。 実験の結果,PCFAのホワイトボックスおよびブラックボックス設定への適用性は確認できたが,従来の攻撃フレームワークに比べて,光フローに対して強い逆方向のサンプルが検出された。 予測品質と対向ロバスト性を両立させ,高品質な手法が必ずしもロバストであるとは限らないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent optical flow methods are almost exclusively judged in terms of accuracy, while analyzing their robustness is often neglected. Although adversarial attacks offer a useful tool to perform such an analysis, current attacks on optical flow methods rather focus on real-world attacking scenarios than on a worst case robustness assessment. Hence, in this work, we propose a novel adversarial attack - the Perturbation Constrained Flow Attack (PCFA) - that emphasizes destructivity over applicability as a real-world attack. More precisely, PCFA is a global attack that optimizes adversarial perturbations to shift the predicted flow towards a specified target flow, while keeping the L2 norm of the perturbation below a chosen bound. Our experiments not only demonstrate PCFA's applicability in white- and black-box settings, but also show that it finds stronger adversarial samples for optical flow than previous attacking frameworks. Moreover, based on these strong samples, we provide the first common ranking of optical flow methods in the literature considering both prediction quality and adversarial robustness, indicating that high quality methods are not necessarily robust. Our source code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 近年の光学フロー法はほとんど精度で判断されるが、ロバスト性の分析は無視されることが多い。 敵対的な攻撃はそのような分析を行う有用なツールを提供するが、現在の光学フロー法に対する攻撃は、最悪のケースロバスト性評価よりも実際の攻撃シナリオに焦点を当てている。 そこで本研究では,現実の攻撃として適用性よりも破壊性を重視した,新たな敵攻撃であるPCFA(Perturbation Constrained Flow Attack)を提案する。 より正確には、pcfaは逆摂動を最適化し、予測された流れを特定のターゲットフローにシフトさせるグローバルアタックであり、摂動のl2ノルムは選択された境界以下である。 実験では, ホワイトボックスやブラックボックスの設定におけるPCFAの適用性を実証するだけでなく, 従来の攻撃フレームワークに比べて, 光フローの対向サンプルが強いことを示す。 また,これらの強いサンプルに基づいて,予測品質と逆ロバスト性の両方を考慮した文献における光フロー法を初めて共通的にランク付けし,高品質な手法が必ずしも頑健ではないことを示す。 ソースコードは公開される予定だ。

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