論文の概要: Toward Robust and Accurate Adversarial Camouflage Generation against Vehicle Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10029v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 08:17:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:18.962816
• Title: Toward Robust and Accurate Adversarial Camouflage Generation against Vehicle Detectors
• Title（参考訳）: 車両検出器に対する逆カモフラージュ生成のロバスト化と高精度化に向けて
• Authors: Jiawei Zhou, Linye Lyu, Daojing He, Yu Li,
• Abstract要約: 本稿では,頑健で正確なカモフラージュ生成手法であるRAUCAを提案する。 RAUCAのコアは、車両のテクスチャを正確に最適化し投影できる新しいニューラルネットワークレンダリングコンポーネントであるEnd-to-End Neural Renderer Plus (E2E-NRP)である。 さらに、我々は、E2E-NRPを活用して攻撃堅牢性を高めるために、カモフラージュ生成のためのマルチウェザーデータセットを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.334642862951537
• License:
• Abstract: Adversarial camouflage is a widely used physical attack against vehicle detectors for its superiority in multi-view attack performance. One promising approach involves using differentiable neural renderers to facilitate adversarial camouflage optimization through gradient back-propagation. However, existing methods often struggle to capture environmental characteristics during the rendering process or produce adversarial textures that can precisely map to the target vehicle. Moreover, these approaches neglect diverse weather conditions, reducing the efficacy of generated camouflage across varying weather scenarios. To tackle these challenges, we propose a robust and accurate camouflage generation method, namely RAUCA. The core of RAUCA is a novel neural rendering component, End-to-End Neural Renderer Plus (E2E-NRP), which can accurately optimize and project vehicle textures and render images with environmental characteristics such as lighting and weather. In addition, we integrate a multi-weather dataset for camouflage generation, leveraging the E2E-NRP to enhance the attack robustness. Experimental results on six popular object detectors show that RAUCA-final outperforms existing methods in both simulation and real-world settings.
• Abstract（参考訳）: 対向カモフラージュは、多視点攻撃性能に優れた車両検出器に対する攻撃として広く用いられている。 1つの有望なアプローチは、微分可能なニューラルレンダラーを使用して、勾配のバックプロパゲーションによる対向的なカモフラージュ最適化を促進することである。 しかし、既存の手法では、レンダリング中に環境特性を捉えたり、ターゲット車両に正確にマッピングできる敵のテクスチャを作り出すのに苦労することが多い。 さらに、これらの手法は多様な気象条件を無視し、様々な気象シナリオで発生するカモフラージュの有効性を低下させる。 これらの課題に対処するため、我々は堅牢で正確なカモフラージュ生成法、すなわちRAUCAを提案する。 RAUCAのコアとなる新しいニューラルネットワークレンダリングコンポーネントであるEnd-to-End Neural Renderer Plus (E2E-NRP)は、車両のテクスチャを正確に最適化し、投影し、照明や天気などの環境特性を持つ画像をレンダリングする。 さらに、我々は、E2E-NRPを活用して攻撃堅牢性を高めるために、カモフラージュ生成のためのマルチウェザーデータセットを統合する。 6つの一般的な物体検出器の実験結果から、RAUCA-finalはシミュレーションと実世界の設定の両方において既存の手法より優れていることが示されている。

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