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adversarial camouflage
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RAUCA: 通过鲁棒和准确的伪装生成对车辆检测器进行的一种新型物理对抗性攻击
提出了一种名为 RAUCA 的鲁棒和准确的伪装生成方法，该方法通过 Neural Renderer Plus（NRP）实现了精确投射车辆纹理和在环境特征（如光照和天气）下渲染图像，并整合了多天气数据集以提高攻击的鲁棒性。实验结果表明，RAU
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4 months ago
基于差分方法的柔性物理伪装生成
本研究介绍了一种新颖的神经渲染方法，特别适用于对抗性伪装，采用广泛的三维渲染框架。我们的方法名为 FPA，通过忠实地模拟光照条件和材质变化，确保对三维目标纹理的细致而逼真的表达。为了实现这一目标，我们采用了一种生成方法，从扩散模型中学习对抗
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4 months ago
ICCV
ACTIVE：面向通用且鲁棒的高度可传递的三维实体伪装技术
通过使用改进的纹理渲染、新型隐身损失和平滑伪装损失，我们提出了一种名为 ACTIVE 的物理伪装攻击框架，旨在生成可以隐藏任意 3D 车辆的通用且稳健的对抗性伪装，该框架在 15 个不同模型上的广泛实验表明，在各种公共探测器（包括最新的 Y
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a year ago
CVPR
对抗伪装：利用自然风格隐藏物理世界攻击
本研究提出了一种新的方法 ——Adversarial Camouflage，在数字和现实情境下都能够制造出看起来合理、而且几乎不被发现的隐形对抗样本，以此来检验 DNN 的鲁棒性。
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4 years ago
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