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UNDREAM: Bridging Differentiable Rendering and Photorealistic Simulation for End-to-end Adversarial Attacks

Created by
  • Haebom

作者

Mansi Phute, Matthew Hull, Haoran Wang, Alec Helbling, ShengYun Peng, Willian Lunardi, Martin Andreoni, Wenke Lee, Duen Horng Chau

概要

自律走行などの安全必須アプリケーションにデプロイされたディープラーニングモデルは、現実的な条件下で敵対攻撃に対するロバスト性をテストするためにシミュレーションを使用します。しかし、これらのシミュレーションは微分できず、研究者がシミュレーション環境要素を統合しない攻撃を生成するように強制することで攻撃の成功率を低下させます。この限界を解決するために、本論文は、写真現実的なシミュレータと微分可能なレンダラとの間のギャップを解消し、すべての3Dオブジェクトに対する敵対的な妨害のエンドツーエンド最適化を可能にする最初のソフトウェアフレームワークであるUNDREAMを紹介します。 UNDREAMは、天候、照明、背景、カメラの角度、軌跡、現実的な人、オブジェクトの動きを完全に制御し、さまざまなシーンを作成するための環境操作を可能にします。 UNDREAMは、研究者がさまざまな構成可能な環境で迅速にナビゲートできる広範囲の物理的に妥当な敵対的なオブジェクトを提供します。これらの写真の現実的なシミュレーションと微分可能な最適化の組み合わせは、物理的敵対的な攻撃研究を進めるための新しい道を開きます。

Takeaways、Limitations

写真現実的なシミュレーションと微分可能な最適化を組み合わせた新しいフレームワークUNDREAMの提示
様々な環境設定による敵対攻撃の可能性を高める
3Dオブジェクトに対する敵対的妨害のエンドツーエンド最適化
天候、照明、背景、カメラの角度、軌跡などの環境要素を制御可能
物理的敵対攻撃研究の新しい方向性を提示
具体的なLimitationsへの言及は論文に記載されていない
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