[論文レビュー] Towards Robust Sensor Fusion in Visual Perception.
本稿では、自律走行のための視覚的認識センサーフュージョンにおける耐性について、敵対的攻撃下でのRGBカメラとLiDARの早期統合と後期統合を比較して調査している。後期統合が早期統合よりも耐性があることが判明し、摂動を加えたセンサ入力下でもより頑健なマルチモodal認識システムの設計に役立つ知見が得られた。
We study the problem of robust sensor fusion in visual perception, especially under the autonomous driving settings. We evaluate the robustness of RGB camera and LiDAR sensor fusion for binary classification and object detection. In this work, we are interested in the behavior of different fusion methods under adversarial attacks on different sensors. We first train both classification and detection models with early fusion and late fusion, then apply different combinations of adversarial attacks on both sensor inputs for evaluation. We also study the effectiveness of adversarial attacks with varying budgets. Experiment results show that while sensor fusion models are generally vulnerable to adversarial attacks, late fusion method is more robust than early fusion. The results also provide insights on further obtaining robust sensor fusion models.
研究の動機と目的
- RGBおよびLiDARセンサに対する敵対的攻撃下における、特に早期統合と後期統合のセンサ統合手法の耐性を評価すること。
- 攻撃の予算を変化させた場合、統合された視覚認識モデルの性能にどのような影響が及ぶかを分析すること。
- 1つまたは両方のセンサが敵対的摂動によって損なわれた場合でも、信頼性を維持できる統合戦略を同定すること。
提案手法
- RGBおよびLiDARの特徴を処理の前に連結することで、早期統合を用いて分類および物体検出モデルを訓練する。
- 個々のモダリティヘッドの予測を個別処理後に統合することで、後期統合を用いてモデルを訓練する。
- 攻撃の予算を変化させながら、1つまたは両方のセンサ入力に対して敵対的攻撃を適用し、現実世界のセンサ劣化を模擬する。
- これらの攻撃下でのモデル性能を評価し、統合戦略間での耐性を比較する。
- 標準的な敵対的攻撃手法（例：PGD や FGSM）を用いて、入力画像および点群に摂動を生成する。
実験結果
リサーチクエスチョン
- RQ1RGB-LiDAR視覚認識における、早期統合と後期統合の敵対的耐性には、どのような差が生じるか？
- RQ2攻撃の予算を変化させた場合、統合モデルの性能低下にどのような影響が及ぶか？
- RQ31つのセンサが敵対的操作を受ける状況下で、どの統合戦略がより高い正確性を維持するか？
主な発見
- 後期統合は、RGBまたはLiDAR入力に対して敵対的攻撃を受けた場合でも、正確性を維持する点で、常に早期統合を上回っている。
- 早期統合を用いたモデルは、敵対的摂動に対してより脆弱であり、特に両方のセンサが同時に攻撃を受けると顕著に劣化する。
- 攻撃の予算が増加するにつれて、統合モデルの耐性は低下するが、後期統合はあらゆる予算レベルでより耐性がある。
- 1つのセンサに対する敵対的攻撃は、早期統合の性能を顕著に低下させるが、後期統合はより強い予測の一貫性を維持する。
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