制作隐身斗篷：针对目标检测器的真实世界对抗攻击
计算机视觉与模式识别
2020-07-23 v2 密码学与安全
机器学习
最优化与控制
摘要
我们对针对最先进目标检测框架的对抗攻击进行了系统研究。利用标准检测数据集，我们训练了抑制一系列常用检测器及检测器集成所产生目标性得分的模式。通过大量实验，我们在白盒与黑盒设定下基准测试了对抗训练补丁的有效性，并量化了攻击在数据集、目标类别与检测器模型之间的可迁移性。最后，我们展示了使用打印海报与可穿戴衣物进行的真实世界攻击的详细研究，并用不同指标严格量化此类攻击的性能。
引用
@article{arxiv.1910.14667,
title = {Making an Invisibility Cloak: Real World Adversarial Attacks on Object Detectors},
author = {Zuxuan Wu and Ser-Nam Lim and Larry Davis and Tom Goldstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.14667},
year = {2020}
}
备注
ECCV 2020