Cooling-Shrinking Attack: Blinding the Tracker with Imperceptible Noises
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Cooling-Shrinking Attack: Blinding the Tracker with Imperceptible Noises
2020-04-28 15:16:40
1. Background and Motivation:
本文提出一种基于 SiamRPN++ 的对抗攻击tracker 的算法。对孪生网络中的 Search image 和 template image 进行改造,从而完成愚弄 tracker 的目的。
2. The Proposed Method:
如上图所示,给定干净的 search regions,作者利用 generator 来得到 干扰噪声,然后将这个噪声覆盖到原始图像中,得到对抗样本。然后将这些对抗样本输入到 tracker 中,观测其输出。
作者设计了三种 loss 进行叠加,来晚上 generator 的训练,分别是:
1. Cooling loss,
该 loss 被设计用于冷却 heatmaps 上的 hot regions,导致 tracker 跟踪失败;
2. Shrinking loss,
该 loss 被设计用于 迫使 BBox 发生漂移;从而产生跟踪误差,而这种跟踪误差一般都会累积,最终 tracker 会发生模型漂移;
3. L2 loss,
那么,对抗之后的效果,如下图所示:
可以发现,第三行的 target response 已经非常弱了,几乎无响应,那么就会导致 tracker 跟踪失效。
上图给出了 Cooling loss 和 Shrinking loss 的计算过程。
3. Experiments:
以上是关于Cooling-Shrinking Attack: Blinding the Tracker with Imperceptible Noises的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
ZOJ 2849-Attack of Panda Virus