論文の概要: Fooling Neural Networks for Motion Forecasting via Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04954v2
• Date: Mon, 11 Mar 2024 09:37:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 13:19:43.462615
• Title: Fooling Neural Networks for Motion Forecasting via Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 逆攻撃による動き予測のためのニューラルネットワークの操作
• Authors: Edgar Medina, Leyong Loh
• Abstract要約: 動き予測タスクは、小さな摂動と単純な3次元変換の影響を受けやすいことを示す。 従来のCNNモデルと同様に、動き予測タスクは小さな摂動や単純な3次元変換の影響を受けやすいと結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Human motion prediction is still an open problem, which is extremely important for autonomous driving and safety applications. Although there are great advances in this area, the widely studied topic of adversarial attacks has not been applied to multi-regression models such as GCNs and MLP-based architectures in human motion prediction. This work intends to reduce this gap using extensive quantitative and qualitative experiments in state-of-the-art architectures similar to the initial stages of adversarial attacks in image classification. The results suggest that models are susceptible to attacks even on low levels of perturbation. We also show experiments with 3D transformations that affect the model performance, in particular, we show that most models are sensitive to simple rotations and translations which do not alter joint distances. We conclude that similar to earlier CNN models, motion forecasting tasks are susceptible to small perturbations and simple 3D transformations.
• Abstract（参考訳）: 人間の動きの予測は依然としてオープンな問題であり、自動運転や安全アプリケーションにとって非常に重要である。 この領域には大きな進歩があるが、ヒトの動作予測におけるGCNやMLPベースのアーキテクチャのようなマルチ回帰モデルには、広く研究されている敵攻撃のトピックは適用されていない。 この研究は、画像分類における敵攻撃の初期段階と同様、最先端アーキテクチャにおける広範囲な定量的および定性的な実験を用いて、このギャップを減らすことを目的としている。 その結果、モデルが低レベルの摂動でも攻撃を受けやすいことが示唆された。 また,モデル性能に影響を与える3次元変換を用いた実験を行い,特に,ほとんどのモデルが関節間距離を変化させない単純な回転や翻訳に敏感であることを示した。 従来のCNNモデルと同様に、動き予測タスクは小さな摂動や単純な3次元変換の影響を受けやすい。

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