論文の概要: Model-Free Prediction of Adversarial Drop Points in 3D Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14164v2
• Date: Wed, 26 Oct 2022 20:01:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 11:44:30.717937
• Title: Model-Free Prediction of Adversarial Drop Points in 3D Point Clouds
• Title（参考訳）: 3次元点雲における逆転点のモデルフリー予測
• Authors: Hanieh Naderi, Chinthaka Dinesh, Ivan V. Bajic and Shohreh Kasaei
• Abstract要約: 敵対的攻撃は、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく入力信号の解析に深刻な課題をもたらす。 本稿では,モデルから独立して逆転点を予測できる問題に対して,新たな視点を提供することを目的とする。 実験により、3つの異なるネットワークの対立点を予測できる機能の組み合わせが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.85271846247856
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adversarial attacks pose serious challenges for deep neural network (DNN)-based analysis of various input signals. In the case of 3D point clouds, methods have been developed to identify points that play a key role in the network decision, and these become crucial in generating existing adversarial attacks. For example, a saliency map approach is a popular method for identifying adversarial drop points, whose removal would significantly impact the network decision. Generally, methods for identifying adversarial points rely on the deep model itself in order to determine which points are critically important for the model's decision. This paper aims to provide a novel viewpoint on this problem, in which adversarial points can be predicted independently of the model. To this end, we define 14 point cloud features and use multiple linear regression to examine whether these features can be used for model-free adversarial point prediction, and which combination of features is best suited for this purpose. Experiments show that a suitable combination of features is able to predict adversarial points of three different networks -- PointNet, PointNet++, and DGCNN -- significantly better than a random guess. The results also provide further insight into DNNs for point cloud analysis, by showing which features play key roles in their decision-making process.
• Abstract（参考訳）: 敵攻撃は、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく様々な入力信号の解析に深刻な課題をもたらす。 3Dポイントクラウドの場合、ネットワーク決定において重要な役割を果たすポイントを識別する手法が開発され、これらは既存の敵攻撃を発生させる上で重要である。 例えば、サリエンシマップアプローチは、敵のドロップポイントを識別する一般的な方法であり、その除去はネットワーク決定に大きな影響を及ぼす。 一般に、敵対点を特定する方法は、モデルの決定にどの点が重要かを決定するために、ディープモデル自体に依存する。 本稿では, モデルから独立して逆点を予測できる, この問題に対する新しい視点を提案することを目的とする。 この目的のために,14点のクラウド特徴を定義し,複数の線形回帰を用いて,これらの特徴がモデルフリーな逆点予測に使用できるか,どの特徴の組み合わせがこの目的に最適なのかを検討する。 実験によれば、適切な機能の組み合わせによって、3つの異なるネットワーク(pointnet、pointnet++、dgcnn)の敵点を予測することができる。 結果はまた、ポイントクラウド分析のためのDNNに関するさらなる洞察を与え、意思決定プロセスにおいてどの機能が重要な役割を果たすかを示す。

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