Previous adversarial attacks on 3D point clouds mainly focus on add perturbation to the original point cloud, but the generated adversarial point cloud example does not strictly represent a 3D object in the physical world and has lower transferability or easily defend by the simple SRS/SOR. In this paper, we present a novel adversarial attack, named Mesh Attack to address this problem. Specifically, we perform perturbation on the mesh instead of point clouds and obtain the adversarial mesh examples and point cloud examples simultaneously. To generate adversarial examples, we use a differential sample module that back-propagates the loss of point cloud classifier to the mesh vertices and a mesh loss that regularizes the mesh to be smooth. Extensive experiments demonstrated that the proposed scheme outperforms the SOTA attack methods. Our code is available at: {\footnotesize{\url{https://github.com/cuge1995/Mesh-Attack}}}.


翻译:先前对 3D 点云的对抗性攻击主要侧重于在原始点云上增加扰动,但生成的对称点云样板严格来说并不代表物理世界中的三维对象,而且具有较低的可转移性或容易由简单的 SRS/ SOR 保护。在本文中,我们展示了一种新的对抗性攻击,名为 Mesh Att,以解决这一问题。具体地说,我们在网目上而不是点云上进行扰动,同时获取对称网目云示例和点云示例。为生成对抗性实例,我们使用一个差异样本模块,将点云分类器丢失情况反馈到网状顶部,而网状的网状损失则使网状变得平滑。广泛的实验表明,拟议的计划优于SOTA攻击方法。我们的代码可以在以下查阅: hiototesify huurl{https://github.com/cout1995/Mesh-Atack}。

0
下载
关闭预览

相关内容

根据激光测量原理得到的点云,包括三维坐标(XYZ)和激光反射强度(Intensity)。 根据摄影测量原理得到的点云,包括三维坐标(XYZ)和颜色信息(RGB)。 结合激光测量和摄影测量原理得到点云,包括三维坐标(XYZ)、激光反射强度(Intensity)和颜色信息(RGB)。 在获取物体表面每个采样点的空间坐标后,得到的是一个点的集合,称之为“点云”(Point Cloud)
【ICLR2021】自监督蒸馏学习视觉表示
专知会员服务
33+阅读 · 2021年4月14日
【CVPR2021】GAN人脸预训练模型
专知会员服务
23+阅读 · 2021年4月10日
Google-EfficientNet v2来了!更快,更小,更强!
专知会员服务
18+阅读 · 2021年4月4日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
48+阅读 · 2020年7月4日
【Google】监督对比学习,Supervised Contrastive Learning
专知会员服务
72+阅读 · 2020年4月24日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
【ECCV2018】24篇论文代码实现
专知
17+阅读 · 2018年9月10日
【泡泡点云时空】PU-Net:点云上采样网络(CVPR2018-6)
泡泡机器人SLAM
6+阅读 · 2018年8月16日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月11日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Deflecting Adversarial Attacks
Arxiv
8+阅读 · 2020年2月18日
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月17日
VIP会员
相关VIP内容
【ICLR2021】自监督蒸馏学习视觉表示
专知会员服务
33+阅读 · 2021年4月14日
【CVPR2021】GAN人脸预训练模型
专知会员服务
23+阅读 · 2021年4月10日
Google-EfficientNet v2来了!更快,更小,更强!
专知会员服务
18+阅读 · 2021年4月4日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
48+阅读 · 2020年7月4日
【Google】监督对比学习,Supervised Contrastive Learning
专知会员服务
72+阅读 · 2020年4月24日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
【ECCV2018】24篇论文代码实现
专知
17+阅读 · 2018年9月10日
【泡泡点云时空】PU-Net:点云上采样网络(CVPR2018-6)
泡泡机器人SLAM
6+阅读 · 2018年8月16日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员