論文の概要: Texture- and Shape-based Adversarial Attacks for Vehicle Detection in Synthetic Overhead Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16358v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 21:39:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:58:54.406021
• Title: Texture- and Shape-based Adversarial Attacks for Vehicle Detection in Synthetic Overhead Imagery
• Title（参考訳）: 合成オーバーヘッド画像における車両検出のためのテクスチャーと形状に基づく対向攻撃
• Authors: Mikael Yeghiazaryan, Sai Abhishek Siddhartha Namburu, Emily Kim, Stanislav Panev, Celso de Melo, Brent Lance, Fernando De la Torre, Jessica K. Hodgins,
• Abstract要約: テクスチャおよび/または形状における敵攻撃(AA)の実践的実装制約を提案する。 これらの制約には、ピクセル化、マスキング、テクスチャの色パレットの制限、形状の変更の制限が含まれる。 その結果,本ソリューションの有効性を実証し,実用性と性能のトレードオフを明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.86972498652365
• License:
• Abstract: Detecting vehicles in aerial images can be very challenging due to complex backgrounds, small resolution, shadows, and occlusions. Despite the effectiveness of SOTA detectors such as YOLO, they remain vulnerable to adversarial attacks (AAs), compromising their reliability. Traditional AA strategies often overlook the practical constraints of physical implementation, focusing solely on attack performance. Our work addresses this issue by proposing practical implementation constraints for AA in texture and/or shape. These constraints include pixelation, masking, limiting the color palette of the textures, and constraining the shape modifications. We evaluated the proposed constraints through extensive experiments using three widely used object detector architectures, and compared them to previous works. The results demonstrate the effectiveness of our solutions and reveal a trade-off between practicality and performance. Additionally, we introduce a labeled dataset of overhead images featuring vehicles of various categories. We will make the code/dataset public upon paper acceptance.
• Abstract（参考訳）: 空中画像で車両を検出することは、複雑な背景、小さな解像度、影、閉塞のために非常に難しい。 YOLOのようなSOTA検出器の有効性にもかかわらず、敵攻撃(AA)に弱いままであり、信頼性を損なう。 従来のAA戦略は、攻撃のパフォーマンスにのみ焦点をあてて、物理実装の実践的な制約を見落としていることが多い。 我々の研究は、テクスチャおよび/または形状におけるAAの実践的実装制約を提案し、この問題に対処する。 これらの制約には、ピクセル化、マスキング、テクスチャの色パレットの制限、形状の変更の制限が含まれる。 提案した制約を3つの広く使用されているオブジェクト検出器アーキテクチャを用いて広範囲な実験により評価し,それらを以前の研究と比較した。 その結果,本ソリューションの有効性を実証し,実用性と性能のトレードオフを明らかにした。 さらに,様々なカテゴリーの車両を特徴付けるオーバヘッド画像のラベル付きデータセットを導入する。 受理後、コード/データセットを公開します。

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