論文の概要: PCLD: Point Cloud Layerwise Diffusion for Adversarial Purification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06698v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 13:13:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 19:06:50.152096
• Title: PCLD: Point Cloud Layerwise Diffusion for Adversarial Purification
• Title（参考訳）: PCLD: 逆浄化のためのポイントクラウド層拡散
• Authors: Mert Gulsen, Batuhan Cengiz, Yusuf H. Sahin, Gozde Unal
• Abstract要約: ポイントクラウドは、ロボット工学、自律運転、拡張現実など、さまざまな現実世界のアプリケーションに広く利用されている。 モデルの堅牢性を評価する典型的な方法は、敵攻撃によるものである。 本稿では, 層状拡散に基づく3次元ポイントクラウド防衛戦略であるポイントクラウド層拡散(PCLD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point clouds are extensively employed in a variety of real-world applications such as robotics, autonomous driving and augmented reality. Despite the recent success of point cloud neural networks, especially for safety-critical tasks, it is essential to also ensure the robustness of the model. A typical way to assess a model's robustness is through adversarial attacks, where test-time examples are generated based on gradients to deceive the model. While many different defense mechanisms are studied in 2D, studies on 3D point clouds have been relatively limited in the academic field. Inspired from PointDP, which denoises the network inputs by diffusion, we propose Point Cloud Layerwise Diffusion (PCLD), a layerwise diffusion based 3D point cloud defense strategy. Unlike PointDP, we propagated the diffusion denoising after each layer to incrementally enhance the results. We apply our defense method to different types of commonly used point cloud models and adversarial attacks to evaluate its robustness. Our experiments demonstrate that the proposed defense method achieved results that are comparable to or surpass those of existing methodologies, establishing robustness through a novel technique. Code is available at https://github.com/batuceng/diffusion-layer-robustness-pc.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドは、ロボティクス、自動運転、拡張現実など、さまざまな現実のアプリケーションで広く使われている。 近年のポイントクラウドニューラルネットワークの成功、特に安全クリティカルなタスクにもかかわらず、モデルの堅牢性を保証することも不可欠である。 モデルの堅牢性を評価する典型的な方法は、モデルを欺くための勾配に基づいて、テストタイムの例が生成されるような敵攻撃によるものである。 多くの異なる防御機構が2Dで研究されているが、3Dポイント雲の研究は学術分野で比較的限られている。 拡散によってネットワークの入力を識別するPointDPから着想を得て,層状拡散に基づく3次元クラウド防衛戦略であるPoint Cloud Layerwise Diffusion (PCLD)を提案する。 点dpと異なり,各層後の拡散分別を伝播させ,結果の漸進的向上を図る。 我々は,その堅牢性を評価するために,多種多様なポイントクラウドモデルと敵攻撃に適用する。 本実験は,提案手法が既存手法に匹敵する,あるいは超越した結果を達成し,新しい手法により堅牢性を確立したことを示す。 コードはhttps://github.com/batuceng/diffusion-layer-robustness-pcで入手できる。

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