面向实时目标检测器的高阶对抗性补丁
计算机视觉与模式识别
2026-01-09 v1
摘要
高阶对抗性攻击可以直接认为是“猫鼠游戏”的结果——这是一种涉及持续追逐、临近捕获和反复逃逸的精细行动。这一比喻描述了对抗性攻击模式和对抗训练持续循环的训练过程。后续工作探讨了高阶对抗性攻击对目标检测器的影响，通过依次训练攻击模式和使用对抗训练来增强目标检测器。选取 YOLOv10 目标检测器作为代表性模型，并以规避攻击方式使用对抗性补丁。我们的结果表明，高阶对抗性补丁不仅影响直接在其上训练的目标检测器，还提供了比低阶对抗性补丁更强的泛化能力。此外，结果表明，仅依赖对抗训练对抗此类攻击并不足以有效加固目标检测器。代码: https://github.com/JensBayer/HigherOrder
引用
@article{arxiv.2601.04991,
title = {Higher-Order Adversarial Patches for Real-Time Object Detectors},
author = {Jens Bayer and Stefan Becker and David Münch and Michael Arens and Jürgen Beyerer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.04991},
year = {2026}
}
备注
Under review (ICPR2026)