Review of Adversarial Attacks in Object Detection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Object detection, a fundamental element of computer vision and artificial intelligence, has experienced considerable advancements through the incorporation of deep learning-based techniques. Yet, despite the impressive strides in both accuracy and efficiency, object detection algorithms harbor inherent vulnerabilities to adversarial attacks. These well-crafted disruptions pose significant risks, especially considering the broad application of object detection across an array of safety-critical sectors such as autonomous transportation, medical imaging, and security systems. This comprehensive paper offers a thorough review of adversarial attacks against object detection systems, dissecting the methods employed, and scrutinizing the implications of their exploits. It dives deep into the mechanics and consequences of both white-box and black-box attacks on prevalent object detection networks, including but not limited to Faster R-CNN, YOLO, and SSD. Furthermore, this paper underscores an assortment of defense strategies developed to mitigate the effects of adversarial attacks. These include adversarial training, gradient masking, input transformations, and randomized defenses. While these strategies hold promise, it is acknowledged that they have their limitations and do not offer a universal solution against all adversarial attacks. As such, this paper underscores the urgent necessity for robust defense mechanisms and stimulates further discourse and investigation into developing truly resilient object detection systems, capable of withstanding the growing threat of adversarial attacks.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle