論文の概要: Attack on Scene Flow using Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13621v1
• Date: Sun, 21 Apr 2024 11:21:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 18:11:42.976198
• Title: Attack on Scene Flow using Point Clouds
• Title（参考訳）: 点雲を用いたシーンフローの攻撃
• Authors: Haniyeh Ehsani Oskouie, Mohammad-Shahram Moin, Shohreh Kasaei,
• Abstract要約: 本稿では,シーンフローネットワークに特化して,敵のホワイトボックス攻撃を導入する。 実験結果から, 生成した逆数例は平均点誤差において最大33.7の相対劣化が得られることがわかった。 この研究は、一次元または色チャネルの点雲を標的とする攻撃が、平均的な端点誤差に与える影響も明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.115508086522887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep neural networks have made significant advancements in accurately estimating scene flow using point clouds, which is vital for many applications like video analysis, action recognition, and navigation. Robustness of these techniques, however, remains a concern, particularly in the face of adversarial attacks that have been proven to deceive state-of-the-art deep neural networks in many domains. Surprisingly, the robustness of scene flow networks against such attacks has not been thoroughly investigated. To address this problem, the proposed approach aims to bridge this gap by introducing adversarial white-box attacks specifically tailored for scene flow networks. Experimental results show that the generated adversarial examples obtain up to 33.7 relative degradation in average end-point error on the KITTI and FlyingThings3D datasets. The study also reveals the significant impact that attacks targeting point clouds in only one dimension or color channel have on average end-point error. Analyzing the success and failure of these attacks on the scene flow networks and their 2D optical flow network variants show a higher vulnerability for the optical flow networks.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは、ビデオ分析、アクション認識、ナビゲーションといった多くのアプリケーションにとって不可欠であるポイントクラウドを使用して、シーンフローを正確に推定する上で、大きな進歩を遂げている。 しかし、これらの手法のロバスト性は、特に多くのドメインで最先端のディープニューラルネットワークを騙すことが証明された敵の攻撃に直面して懸念されている。 驚くべきことに、このような攻撃に対するシーンフローネットワークの堅牢性は、十分に調査されていない。 この問題に対処するため,提案手法は,シーンフローネットワークに特化して,敵のホワイトボックス攻撃を導入することで,このギャップを埋めることを目的としている。 実験結果から,KITTIおよびFlyingThings3Dデータセットの平均終点誤差が最大33.7の相対劣化が得られることがわかった。 この研究は、一次元または色チャネルの点雲を標的とする攻撃が、平均的な端点誤差に与える影響も明らかにしている。 シーンフローネットワークとその2次元光フローネットワークの変種に対するこれらの攻撃の成功と失敗を分析すると、光学フローネットワークの脆弱性が高いことが分かる。

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