論文の概要: DepthVanish: Optimizing Adversarial Interval Structures for Stereo-Depth-Invisible Patches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16690v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 02:22:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.308774
• Title: DepthVanish: Optimizing Adversarial Interval Structures for Stereo-Depth-Invisible Patches
• Title（参考訳）: DepthVanish: 立体深度不可視パッチの対向的間隔構造を最適化する
• Authors: Yun Xing, Yue Cao, Nhat Chung, Jie Zhang, Ivor Tsang, Ming-Ming Cheng, Yang Liu, Lei Ma, Qing Guo,
• Abstract要約: ステレオ深度推定に対する敵攻撃は、デプロイ前に脆弱性を明らかにするのに役立つ。 我々は, ストライプ構造とテクスチャ要素の両面を協調的に最適化する新しい立体深度攻撃を開発した。 われわれのパッチは、商用RGB-Dカメラ(Intel RealSense)を現実世界の環境で攻撃することもできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.324773418994575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stereo Depth estimation is a critical task in autonomous driving and robotics, where inaccuracies (such as misidentifying nearby objects as distant) can lead to dangerous situations. Adversarial attacks against stereo depth estimation can help reveal vulnerabilities before deployment. Previous work has shown that repeating optimized textures can effectively mislead stereo depth estimation in digital settings. However, our research reveals that these naively repeated texture structures perform poorly in physical-world implementations, i.e., when deployed as patches, limiting their practical utility for testing stereo depth estimation systems. In this work, for the first time, we discover that introducing regular intervals between repeated textures, creating a striped structure, significantly enhances the patch attack effectiveness. Through extensive experimentation, we analyze how variations of this novel structure influence the performance. Based on these insights, we develop a novel stereo depth attack that jointly optimizes both the striped structure and texture elements. Our generated adversarial patches can be inserted into any scenes and successfully attack state-of-the-art stereo depth estimation methods, i.e., RAFT-Stereo and STTR. Most critically, our patch can also attack commercial RGB-D cameras (Intel RealSense) in real-world conditions, demonstrating their practical relevance for security assessment of stereo systems.
• Abstract（参考訳）: ステレオ深度推定は、自動運転車やロボット工学において重要な課題であり、不正確さ(近くの物体を遠くと誤認するなど)が危険な状況を引き起こす可能性がある。 ステレオ深度推定に対する敵攻撃は、デプロイ前に脆弱性を明らかにするのに役立つ。 これまでの研究によると、最適化されたテクスチャの繰り返しは、デジタル設定におけるステレオ深度推定を効果的に誤解させる可能性がある。 しかし,本研究では,これらの繰り返し的テクスチャ構造が,パッチとしてデプロイされた場合などの物理世界の実装では不十分であり,ステレオ深度推定システムの実用性に限界があることを明らかにした。 本研究は, 繰り返しテクスチャ間の定期的な間隔を導入し, ストライプ構造を形成し, パッチアタックの有効性を著しく向上することを発見した。 広範囲な実験を通じて,この構造の変化が性能に与える影響を解析した。 これらの知見に基づき、我々は、縞模様の構造とテクスチャ要素を協調的に最適化する新しい立体深度攻撃を開発した。 生成した敵パッチは任意のシーンに挿入でき、RAFT-StereoやSTTRといった最先端のステレオ深度推定手法をうまく攻撃することができる。 もっとも重要なのは、われわれのパッチが商用のRGB-Dカメラ(Intel RealSense)を現実世界の環境で攻撃できることだ。

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