#905
summarized by : OKIMOTO Yusuke
Robustness of 3D Deep Learning in an Adversarial Setting

どんな論文か?

点群およびボクセルを入力とする3Dディープランニングにおける敵対的入力について調査した論文.点群およびボクセルにおける敵対的入力を生成するアルゴリズムを提案すると共に,現在の主要なモデル・データセットにおいて,敵対的入力により大きな誤りが発生することを確認.
placeholder

新規性

- 点群およびボクセルにおいて,occlusionを想定したごく少量の欠損により敵対的入力を生成するアルゴリズムIterative Salience Occlusionを提案, - VoxNetおよびPointNetで,ModelNet10, ModelNet40, KITTIを用いた実験において,敵対的入力により大きな性能悪化が発生することを確認.

結果

- VoxNetおよびPointNetで,ModelNet10, ModelNet40, KITTIを用いた実験において,敵対的入力により大きな性能悪化が発生することを確認.

その他(なぜ通ったか?等)

3Dディープラーニングにおける敵対的入力についての論文は初?