論文の概要: RAUCA: A Novel Physical Adversarial Attack on Vehicle Detectors via Robust and Accurate Camouflage Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15853v2
• Date: Tue, 15 Oct 2024 09:36:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:58:13.676371
• Title: RAUCA: A Novel Physical Adversarial Attack on Vehicle Detectors via Robust and Accurate Camouflage Generation
• Title（参考訳）: RAUCA:ロバストと正確なカモフラージュ生成による車両検知器に対する新しい物理的対抗攻撃
• Authors: Jiawei Zhou, Linye Lyu, Daojing He, Yu Li,
• Abstract要約: 本稿では,頑健で正確なカモフラージュ生成手法であるRAUCAを提案する。 RAUCAのコアはニューラルレンダリングコンポーネントであるNeural Renderer Plus(NRP)で、車両のテクスチャを正確に投影し、照明や天気などの環境特性を持つ画像を描画することができる。 6つの一般的な物体検出器の実験結果から、RAUCAはシミュレーションと実世界の両方の設定において、既存の手法を一貫して上回っていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.334642862951537
• License:
• Abstract: Adversarial camouflage is a widely used physical attack against vehicle detectors for its superiority in multi-view attack performance. One promising approach involves using differentiable neural renderers to facilitate adversarial camouflage optimization through gradient back-propagation. However, existing methods often struggle to capture environmental characteristics during the rendering process or produce adversarial textures that can precisely map to the target vehicle, resulting in suboptimal attack performance. Moreover, these approaches neglect diverse weather conditions, reducing the efficacy of generated camouflage across varying weather scenarios. To tackle these challenges, we propose a robust and accurate camouflage generation method, namely RAUCA. The core of RAUCA is a novel neural rendering component, Neural Renderer Plus (NRP), which can accurately project vehicle textures and render images with environmental characteristics such as lighting and weather. In addition, we integrate a multi-weather dataset for camouflage generation, leveraging the NRP to enhance the attack robustness. Experimental results on six popular object detectors show that RAUCA consistently outperforms existing methods in both simulation and real-world settings.
• Abstract（参考訳）: 対向カモフラージュは多視点攻撃性能に優れる車両検出器に対する物理的攻撃として広く用いられている。 1つの有望なアプローチは、微分可能なニューラルレンダラーを使用して、勾配のバックプロパゲーションによる対向的なカモフラージュ最適化を促進することである。 しかし、既存の手法では、レンダリング中に環境特性を捉えたり、ターゲット車両に正確にマッピングできる敵のテクスチャを生成したりすることはしばしば困難であり、それによって準最適攻撃性能がもたらされる。 さらに、これらの手法は多様な気象条件を無視し、様々な気象シナリオで発生するカモフラージュの有効性を低下させる。 これらの課題に対処するため、我々は堅牢で正確なカモフラージュ生成法、すなわちRAUCAを提案する。 RAUCAのコアはニューラルレンダリングコンポーネントであるNeural Renderer Plus(NRP)で、車両のテクスチャを正確に投影し、照明や天気などの環境特性を持つ画像を描画することができる。 さらに,マルチウェザーデータセットをカモフラージュ生成に統合し,NRPを活用して攻撃堅牢性を高める。 6つの一般的な物体検出器の実験結果から、RAUCAはシミュレーションと実世界の両方の設定において、既存の手法を一貫して上回っていることが示されている。

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