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#312
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群のクラス分類において敵対的攻撃から防衛するための手法の提案．既存の典型的な防衛手法であるデノイズではなく，スパースコーディングによる最適化問題を用いて入力点群を変換してからネットワークに入力することで防衛する．Permutohedral Latticeを用いるため2Dに投影できるため2D CNNをバックボーンとして利用する．
新規性
Implicit Gradientsを用いホワイトボックス攻撃から防衛するというアイデアを点群に応用するため，入力について最適化問題を解き（Declarative network nodeと呼ぶ），Permutohedral Lattice上の表現に変換して処理するアプローチを提案．このとき最適化問題としてスパースコーディングを用いてうまく変換すると，投影以外でロスレスになるように設計できる．
結果
ModelNet40とScanNetを対象にに様々な攻撃手法で検証，様々なネットワーク（VGG16，ResNet50，EfficientNet-B5）を用いた場合で提案法によって防衛に成功していることを確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
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