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文件名称：IF-Defense:这是pytorch的官方纸张实现
文件大小：5.97MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-01 02:06:19
deep-learning point-cloud pytorch defense 3d-reconstruction
国防部
该存储库是的官方PyTorch实施，我们在3D点云中研究对抗防御，并提出了一种基于隐式函数的深层防御方法，该方法可实现最新技术（SOTA）性能，以应对几种典型点云网络上的所有现有攻击。
介绍
点云是重要的3D数据表示形式，广泛用于许多基本应用程序（例如，自动驾驶，机器人技术）中。 利用深度神经网络（DNN），最近的工作已显示出在处理3D点云方面的巨大成功。 但是， DNN容易受到对抗性攻击，从而给那些对安全至关重要的应用程序带来安全威胁。
尽管在2D图像中对对抗性攻击和防御进行了广泛研究，但对其3D对应物却很少注意。 在本文中，我们表明3D攻击不是2D的简单扩展。 我们从3D特定的几何感知角度总结了现有方法的攻击效果。 小而局部的扰动是点扰动，包括表面外扰动和表面扰动。 更大，更全面的攻击是表面变形，包括局部零件去除和几何变形。
在本文中，我们提出了一种新颖的利用基于隐函数的恢