論文の概要: Enhancing Object Detection Robustness: Detecting and Restoring Confidence in the Presence of Adversarial Patch Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12988v2
• Date: Fri, 27 Jun 2025 13:45:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 21:12:22.85376
• Title: Enhancing Object Detection Robustness: Detecting and Restoring Confidence in the Presence of Adversarial Patch Attacks
• Title（参考訳）: 物体検出のロバスト性を高める:敵対的パッチ攻撃の有無による信頼度の検出と回復
• Authors: Roie Kazoom, Raz Birman, Ofer Hadar,
• Abstract要約: 敵パッチに対するYOLOv5モデルの防御機構について検討した。 我々はSegment and Complete (SAC)、Inpainting、Latent Diffusion Modelsを含むいくつかの防衛実験を行った。 その結果, 対向パッチは平均検出信頼度を22.06%低下させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.963101656293054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The widespread adoption of computer vision systems has underscored their susceptibility to adversarial attacks, particularly adversarial patch attacks on object detectors. This study evaluates defense mechanisms for the YOLOv5 model against such attacks. Optimized adversarial patches were generated and placed in sensitive image regions, by applying EigenCAM and grid search to determine optimal placement. We tested several defenses, including Segment and Complete (SAC), Inpainting, and Latent Diffusion Models. Our pipeline comprises three main stages: patch application, object detection, and defense analysis. Results indicate that adversarial patches reduce average detection confidence by 22.06\%. Defenses restored confidence levels by 3.45\% (SAC), 5.05\% (Inpainting), and significantly improved them by 26.61\%, which even exceeds the original accuracy levels, when using the Latent Diffusion Model, highlighting its superior effectiveness in mitigating the effects of adversarial patches.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンシステムの普及により、敵の攻撃、特に物体検出器に対する敵のパッチ攻撃に対する感受性が低下した。 本研究では, YOLOv5モデルに対する防御機構について検討した。 最適位置を決定するためにEigenCAMとグリッドサーチを適用して、最適対向パッチを生成し、感度の高い画像領域に配置した。 我々はSegment and Complete (SAC)、Inpainting、Latent Diffusion Modelsを含むいくつかの防衛実験を行った。 私たちのパイプラインは、パッチ適用、オブジェクト検出、防御分析の3つの主要なステージで構成されています。 その結果, 対向パッチは平均検出信頼度を22.06\%低下させることがわかった。 防衛隊は信頼度を3.45\%(SAC)、5.05\%(Inpainting)に回復し、26.61\%まで改善した。

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