論文の概要: EVD4UAV: An Altitude-Sensitive Benchmark to Evade Vehicle Detection in UAV
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05422v2
- Date: Mon, 22 Jul 2024 18:02:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 22:53:21.590656
- Title: EVD4UAV: An Altitude-Sensitive Benchmark to Evade Vehicle Detection in UAV
- Title（参考訳）: EVD4UAV:UAVにおける車両検出の高感度ベンチマーク
- Authors: Huiming Sun, Jiacheng Guo, Zibo Meng, Tianyun Zhang, Jianwu Fang, Yuewei Lin, Hongkai Yu,
- Abstract要約: 無人航空機(UAV)の撮影画像における車両検出は、航空写真やリモートセンシングに広く応用されている。
近年の研究では、物体に対向パッチを加えることで、よく訓練されたディープニューラルネットワークベースの物体検出器を騙すことが示されている。
UAVにおける車両検出を回避するための高度感度ベンチマークとしてEVD4UAVという新しいデータセットを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.07281015014683
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vehicle detection in Unmanned Aerial Vehicle (UAV) captured images has wide applications in aerial photography and remote sensing. There are many public benchmark datasets proposed for the vehicle detection and tracking in UAV images. Recent studies show that adding an adversarial patch on objects can fool the well-trained deep neural networks based object detectors, posing security concerns to the downstream tasks. However, the current public UAV datasets might ignore the diverse altitudes, vehicle attributes, fine-grained instance-level annotation in mostly side view with blurred vehicle roof, so none of them is good to study the adversarial patch based vehicle detection attack problem. In this paper, we propose a new dataset named EVD4UAV as an altitude-sensitive benchmark to evade vehicle detection in UAV with 6,284 images and 90,886 fine-grained annotated vehicles. The EVD4UAV dataset has diverse altitudes (50m, 70m, 90m), vehicle attributes (color, type), fine-grained annotation (horizontal and rotated bounding boxes, instance-level mask) in top view with clear vehicle roof. One white-box and two black-box patch based attack methods are implemented to attack three classic deep neural networks based object detectors on EVD4UAV. The experimental results show that these representative attack methods could not achieve the robust altitude-insensitive attack performance.
- Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)の撮影画像における車両検出は、航空写真やリモートセンシングに広く応用されている。
UAV画像の車両検出と追跡のために、多くの公開ベンチマークデータセットが提案されている。
近年の研究では、オブジェクトに敵のパッチを加えることで、よく訓練されたディープニューラルネットワークベースのオブジェクト検出器を騙し、下流のタスクにセキュリティ上の懸念を生じさせることが示されている。
しかし、現在のUAVデータセットは、様々な高度、車両特性、細かいインスタンスレベルのアノテーションを、ぼやけた車両屋根の側面で無視する可能性があるため、敵のパッチベースの車両検知攻撃問題を研究するのに良いものはない。
本稿では6,284枚の画像と90,886枚の微粒化アノテート車両を用いたUAVにおける車両検出を回避するための高度感度ベンチマークとしてEVD4UAVという新しいデータセットを提案する。
EVD4UAVデータセットは、さまざまな高度(50m、70m、90m)、車両属性(色、型)、細粒度アノテーション(水平および回転するバウンディングボックス、インスタンスレベルのマスク)を、車両の屋根が透明である。
1つのホワイトボックスと2つのブラックボックスパッチベースの攻撃方法は、EVD4UAV上の3つの古典的なディープニューラルネットワークベースのオブジェクト検出器を攻撃するために実装されている。
実験結果から,これらの代表的な攻撃方法は高高度無感な攻撃性能が得られないことが示唆された。
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