論文の概要: Uncertainty Quantification for Collaborative Object Detection Under Adversarial Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02537v1
- Date: Tue, 04 Feb 2025 18:03:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 15:02:09.187825
- Title: Uncertainty Quantification for Collaborative Object Detection Under Adversarial Attacks
- Title（参考訳）: 対向攻撃による協調物体検出の不確かさの定量化
- Authors: Huiqun Huang, Cong Chen, Jean-Philippe Monteuuis, Jonathan Petit, Fei Miao,
- Abstract要約: 協調オブジェクト検出(COD)と協調認識は、様々なエンティティからのデータや特徴を統合することができる。
敵対的攻撃は、ディープラーニングCODモデルに潜在的な脅威をもたらす。
我々は、協調知覚フレームワーク(TUQCP)における信頼された不確実性定量化を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.535251134834875
- License:
- Abstract: Collaborative Object Detection (COD) and collaborative perception can integrate data or features from various entities, and improve object detection accuracy compared with individual perception. However, adversarial attacks pose a potential threat to the deep learning COD models, and introduce high output uncertainty. With unknown attack models, it becomes even more challenging to improve COD resiliency and quantify the output uncertainty for highly dynamic perception scenes such as autonomous vehicles. In this study, we propose the Trusted Uncertainty Quantification in Collaborative Perception framework (TUQCP). TUQCP leverages both adversarial training and uncertainty quantification techniques to enhance the adversarial robustness of existing COD models. More specifically, TUQCP first adds perturbations to the shared information of randomly selected agents during object detection collaboration by adversarial training. TUQCP then alleviates the impacts of adversarial attacks by providing output uncertainty estimation through learning-based module and uncertainty calibration through conformal prediction. Our framework works for early and intermediate collaboration COD models and single-agent object detection models. We evaluate TUQCP on V2X-Sim, a comprehensive collaborative perception dataset for autonomous driving, and demonstrate a 80.41% improvement in object detection accuracy compared to the baselines under the same adversarial attacks. TUQCP demonstrates the importance of uncertainty quantification to COD under adversarial attacks.
- Abstract（参考訳）: 協調物体検出(COD)と協調知覚は、様々な実体からのデータや特徴を統合することができ、個々の知覚と比較して物体検出精度を向上させることができる。
しかし、敵対的攻撃は深層学習型CODモデルに潜在的な脅威をもたらし、高い出力の不確実性をもたらす。
未知の攻撃モデルにより、自動運転車のような高ダイナミックな知覚シーンのCODレジリエンスを改善し、出力の不確実性を定量化することがさらに困難になる。
本研究では,コラボレーティブ・パーセプション・フレームワーク(TUQCP)における信頼不確実性定量化手法を提案する。
TUQCPは、既存のCODモデルの対向的堅牢性を高めるために、敵対的トレーニングと不確実性定量化技術の両方を活用する。
より具体的には、TUQCPはまず、対向訓練によるオブジェクト検出コラボレーション中にランダムに選択されたエージェントの共有情報に摂動を追加する。
TUQCPは、学習ベースモジュールによる出力不確実性推定と整合予測による不確実性校正を提供することにより、敵攻撃の影響を軽減する。
本フレームワークは,CODモデルと単一エージェントオブジェクト検出モデルに対して,早期・中間的な協調作業を行う。
自律運転のための総合的な協調認識データセットであるV2X-Sim上でTUQCPを評価し、同じ対向攻撃下でのベースラインと比較して、オブジェクト検出精度が80.41%向上したことを示す。
TUQCPは、敵の攻撃下でのCODに対する不確実な定量化の重要性を示す。
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