CDUPatch：面向双模可见-红外检测器的颜色驱动通用对抗性补丁攻击
计算机视觉与模式识别
2025-07-21 v2 人工智能
摘要
对抗性补丁在实际场景中广泛用于评估目标检测系统的鲁棒性。这些补丁最初设计用于欺骗单模态检测器（如可见光或红外），最近扩展到针对可见-红外双模检测器。然而，现有的双模对抗性补丁攻击在多样化物理场景下攻击效果有限。为此，我们提出CDUPatch，一种针对可见-红外目标检测器的通用跨模态补丁攻击，适用于不同尺度、视角和场景。具体而言，我们发现颜色变化导致热吸收程度不同，进而在红外成像中产生温度差异。基于此属性，我们提出一种RGB到红外适配器，将RGB补丁映射到红外补丁，实现跨模态补丁的统一优化。通过学习对抗性补丁的最优颜色分布，我们可以操控其热响应，并生成对抗性红外纹理。此外，我们引入多尺度裁剪策略，并构建了一个新的可见-红外数据集MSDrone，其中包含不同尺度和视角下的航空车辆图像。这些数据增强策略提高了补丁在实际条件下的鲁棒性。在四个基准数据集（如DroneVehicle、LLVIP、VisDrone、MSDrone）上的实验表明，我们的方法在数字域内优于现有补丁攻击。大规模物理测试进一步确认了跨尺度、跨视角和跨场景的强大可迁移性。
引用
@article{arxiv.2504.10888,
title = {CDUPatch: Color-Driven Universal Adversarial Patch Attack for Dual-Modal Visible-Infrared Detectors},
author = {Jiahuan Long and Wen Yao and Tingsong Jiang and Chao Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.10888},
year = {2025}
}
备注
Accepted by ACMMM 2025