論文の概要: Network transferability of adversarial patches in real-time object detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15833v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 14:47:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 15:40:56.150796
• Title: Network transferability of adversarial patches in real-time object detection
• Title（参考訳）: リアルタイム物体検出における逆パッチのネットワーク転送可能性
• Authors: Jens Bayer, Stefan Becker, David Münch, Michael Arens,
• Abstract要約: コンピュータビジョンにおける逆パッチは、ディープニューラルネットワークを騙し、意思決定プロセスを操作するために使用することができる。 本稿では,多数のオブジェクト検出器アーキテクチャ間の転送可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.237380113935023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial patches in computer vision can be used, to fool deep neural networks and manipulate their decision-making process. One of the most prominent examples of adversarial patches are evasion attacks for object detectors. By covering parts of objects of interest, these patches suppress the detections and thus make the target object 'invisible' to the object detector. Since these patches are usually optimized on a specific network with a specific train dataset, the transferability across multiple networks and datasets is not given. This paper addresses these issues and investigates the transferability across numerous object detector architectures. Our extensive evaluation across various models on two distinct datasets indicates that patches optimized with larger models provide better network transferability than patches that are optimized with smaller models.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの逆パッチを使用して、ディープニューラルネットワークを騙し、意思決定プロセスを操作することができる。 敵パッチの最も顕著な例の1つは、物体検出器の回避攻撃である。 対象物の一部を覆うことにより、これらのパッチは検出を抑え、対象物が対象物検出器に「見えない」ようにする。 これらのパッチは、通常、特定のトレインデータセットを持つ特定のネットワークに最適化されるため、複数のネットワークとデータセット間の転送性は与えられない。 本稿では,これらの問題に対処し,多数のオブジェクト検出器アーキテクチャ間の転送可能性について検討する。 2つの異なるデータセット上の様々なモデルに対する広範な評価は、より大きなモデルで最適化されたパッチが、より小さなモデルで最適化されたパッチよりも優れたネットワーク転送可能性を提供することを示している。

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