点云神经网络的解释性单点攻击

"点云神经网络的解释性单点攻击" 点云神经网络的可解释性单点攻击是近年来研究的热点话题。随着自动驾驶和机器人领域的发展，点云数据研究的需求也随之增加。点云网络的鲁棒性和可靠性变得越来越重要，但目前仍然没有得到充分的研究。点云神经网络的攻击可以分为两类：形状可感知的生成和点移动攻击。然而，大多数的研究都集中在欺骗人类，而不是解决模型本身的操作原理。 在这项工作中，我们提出了两种基于可解释性方法的对抗性攻击：单点攻击（OPA）和关键点攻击（CTA）。我们的方法通过结合可解释性方法更精确地瞄准对预测至关重要的点。我们的研究结果表明，流行的点云网络可以被欺骗的成功率很高，只需要从输入实例中移动一个点。 点云神经网络的可解释性单点攻击的研究具有重要的现实意义。在自动驾驶和机器人领域中，点云识别系统的稳定性和透明度是至关重要的。我们的方法可以用于检测点云网络的弱点，提高点云网络的鲁棒性和可靠性。 我们的方法也可以用于生成高质量的反事实，提高用户对模型的理解和信任。通过结合部分语义，我们的方法可以被扩展为生成高质量的反事实。此外，我们的方法也可以用于检测点云网络的内部脆弱性，提高点云网络的鲁棒性和可靠性。 本文的组织结构如下：我们介绍了点云神经网络的攻击的相关研究。然后，我们详细介绍了我们提出的方法。在第四节中，我们展示了对抗性示例的可视化，并展示了与现有研究的比较结果。在第五节中，我们讨论了从实验中得出的关于鲁棒性和可解释性的有趣观察结果。我们总结了我们的工作。 我们的贡献可以总结如下： * 我们提出了两种基于可解释性方法的对抗性攻击：单点攻击（OPA）和关键点攻击（CTA）。 * 我们调查了不同的池架构作为现有点云网络的替代品，这对内部脆弱性对关键点转移有影响。 * 我们从可解释性的角度讨论了对抗性攻击的研究潜力，并提出了我们的方法在促进可解释性方法的评估方面的应用。 在未来，我们计划继续深入研究点云神经网络的可解释性单点攻击，提高点云网络的鲁棒性和可靠性，并应用于自动驾驶和机器人领域。