We introduce a set of image transformations that can be used as corruptions
to evaluate the robustness of models as well as data augmentation mechanisms
for training neural networks. The primary distinction of th
本文提出了深度神经网络在 3D 点云数据上应用于安全关键领域,但对其鲁棒性的研究较少。作者提出了新的用于测试冲突鲁棒性的基准数据集,并给出了一种简单而有效的方法来降低现有模型在此数据集上的表现差距。作者通过实验发现了一些有关点云识别中鲁棒性的关键见解,例如在适当的训练下,基于 Transformer 的结构具有最强的鲁棒性。