可以让监控无法识别到你
他们创建了一种特殊图案，当这种图案覆盖在物体上时，可以使这些高级检测器，如安全监控，无法正确识别或定位物体，就像隐身一样。
本文研究了对物体探测器发起对抗性攻击的艺术和科学。大多数关于现实世界对抗性攻击的工作都集中在分类器上，分类器为整个图像分配整体标签，而不是定位图像内对象的检测器。检测器的工作原理是考虑图像中具有不同位置、大小和纵横比的数千个“先验”（潜在的边界框）。为了欺骗对象检测器，对抗性示例必须欺骗图像中的每个先验，这比欺骗分类器的单个输出要困难得多。
在这项工作中，我们对最先进的对象检测框架的对抗性攻击进行了系统研究。使用标准检测数据集，我们训练抑制一系列常用检测器和检测器集合产生的客观性分数的模式。我们的最终目标是制造一种可穿戴的“隐形”斗篷，使探测器无法察觉佩戴者的存在。
方法
我们从 COCO 检测数据集中加载图像，并将它们传递给检测器。当检测到一个人时，就会以随机的视角、亮度和对比度变形在该人上渲染图案。然后使用梯度下降算法来找到使每个对象先验的“对象性分数”（对象存在的置信度）最小化的模式。
制作隐形斗篷：现实世界中对物体探测器的对抗性攻击
我们对最先进的目标检测框架的对抗性攻击进行了系统研究。使用标准检测数据集，我们训练抑制一系列常用检测器和检测器集合产生的客观性分数的模式。通过广泛的实验，我们在白盒和黑盒设置下对经过对抗训练的补丁的有效性进行了基准测试，并量化了数据集、对象类和检测器模型之间攻击的可转移性。最后，我们使用印刷海报和可穿戴衣服对物理世界攻击进行了详细研究，并使用不同指标严格量化此类攻击的性能。
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论文原文：https://www.cs.umd.edu/~tomg/projects/invisible/
论文：https://arxiv.org/abs/1910.14667
视频：https://youtu.be/-e-ljyujyAQ
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