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盘点D点云识别安全吗密歇根大学提出稳健性

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发表于 2022-2-22 18:14:32 | 显示全部楼层 |阅读模式

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来自密歇根大学等机构的研究者提出了一个新颖且全面的数据集MN40-C,以系统地测试以及进一步提高点云识别模型对于失真的稳健性。D点云广泛应用于D识别技术中。一些特别的应用领域往往对D点云识别的安全性有更高的要求,如自动驾驶、医疗图像处理等。学界目前对点云安全性的研究集中在对抗攻击的稳健性。与对抗性攻击相比,自然的失真和扰动在现世界中更为常见。然而目前还没有关于D点云针对失真的稳健性的系统性研究。[url=http:///www.wangsu.com/]视频加速[/url]的相关资讯可以到我们网站了解一下,从专业角度出发为您解答相关问题,给您优质的服务![align=center]

                               
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论文地址:220212296项目主页:40开源G:MN40-C近日,来自密歇根大学等机构的研究者提出了一个新颖且全面的数据集MN40-C,以系统地测试以及进一步提高点云识别模型对于失真的稳健性。MN40-C包含185000个点云数据,它们来自15种不同的点云失真类型,且每个类型有5种不同的严重程度。这些点云失真分为大类:密度()失真、噪音()失真、以及变换()失真。

验表明,目前具有代表性的D点云识别模型(比如:PN、PN++、DGCNN以及PCT)在MN40-C上的错误率比在原本MN40数据集上的错误率高出超过倍,如下图1所示。这证明了点云深度模型框架仍然非常容易受到常见失真的影响。



图1深度点云识别代表性模型在MN40和MN40-C数据集上的错误率。

根据这一发现,该研究进一步做了大量的测试去探索不同模型架构,数据增强,以及自适应方法对于失真稳健性的影响。研究者根据验结果总结了多个发现来帮助D点云识别技术的开发者们设计更稳健的模型以及训练方案。例如,研究者发现基于T的点云识别架构在提高模型对于失真的稳健性有很大的优势;不同类型的数据增强策略对各种类型的失真有不同的优势;测试时自适应方法对一些很严重的失真有很好的稳健性,等等。

MN40-C数据集构建

图2MN40-C数据集失真类型图示。

失真稳健性在2D图像上已经得到广泛关注,其中CIFAR-C和IN-C通过模拟不同天气,噪声,以及模糊来构建失真数据集。然而该研究的研究者发现D点云的失真与2D图像有根本的不同,原因在于点云数据结构更加灵活且不规则,例如,一个点云内点的数量是可以改变的,同时D点云位置的改变也很容易影响语义信息。研究者提出点构建MN40-C的原则:1)语义不变性、2)失真切性、)失真多样性来保证数据集的质量。

MN40-C的失真分为密度()失真,噪音()失真,以及变换()失真类。

密度失真包括“遮挡”,“激光雷达(LDAR)”,“局部密度上升”,“局部密度下降”,以及“局部缺失”5种,它们模拟了现中不同传感器生成点云密度的不同特征,例如,“遮挡”模拟了传感器在扫描D物体时受角度限制只能生成一部分点云。

噪音失真包括“均匀分布”,“高斯分布”,“脉冲”,“上采样”,以及“背景”噪音,他们模拟现中传感器生成时以及程序预处理过程中不可避免的数字噪声与误差。

变换失真包括“旋转”,“错切”,“自由形变”,“径向基形变”,以及“反径向基形变”,前两种模拟了在处理点云数据时非对准状态以及动态采集数据时的失真,后种则代表了ARVR游戏以及生成模型(GAN)产出的点云失真。



图在MN40-C上6个模型的平均混淆矩阵。

研究者阐述了这些失真是点云应用中非常常见的,并且保证了生成的数据集仍然保持了原有的语义,如图2所示。图展示了在MN40-C上6个模型的平均混淆矩阵,对角线上的比重依然很高,这同样交叉验证了MN40-C的语义不变性。

MN40-C上基准测试(B)结果与分析在构建MN40-C之后,该研究进行了大批量的基准测试,包含不同模型架构设计,不同数据增强方法,以及不同自适应方法的验设置。

不同失真以及模型架构设计对比

表1在标准训练下不同模型在MN40-C上的错误率。

如表1所示,该研究在PN,PN++,DGCNN,RSCNN,PCT,以及SV六个模型上进行了基准测试。研究者总结了一些发现:1)“遮挡”和“激光雷达”给点云识别模型造成了极高的错误率。2)小角度的“旋转”仍然会很大程度影响点云识别性能。)“背景”和“脉冲”噪声给大部分模型带来了意想不到的挑战。

研究者进而这些发现也可以反映到模型设计上。1)PN对密度失真较为稳健,但是整体上缺表现不佳。这是因为PN只编码全局特征而没有局部特征,这种特性一直以来被认为是PN的主要缺点。但是密度失真是局部特征损失,这反而对PN的影响有限,但是这种机制确导致PN对其他的失真类型非常敏感。研究者建议今后对PN的使用应该考虑应用场景。

2)球查询()的聚类方法对“背景”和“脉冲”噪声更加稳健。这是因为球聚类相对于NN聚类限定了最大聚类半径,这样的设计有助于帮助模型去除相差很远的异常值的影响。

)基于T的点云识别模型对变换失真更加稳健,这是因为自注意力(-)机制能够使得模型能够学习到更稳健以及全面的全局特征,而且T架构也现了更大的模型容量,使得其对于全局的形变失真更稳健。

不同数据增强方法对比

表2在标准训练下不同模型在MN40-C上的错误率。

如表2所示,该研究采用PCM-R,PCM-K,PM,RSM,以及对抗训练(AT)作为5种数据增强的训练方式。研究者发现:1)这些数据增强的方案虽然对于干净数据集上对模型性能的提升有限,但是都显而易见地提高了模型在点云失真场景下的稳健性。2)没有一种数据增强方案可以主宰所有的失真类型。

PCM-R对于噪音失真的稳健性很好因为它随机采样两个不同类别的点云并直接合成,所以生成的点云是两个已有点云降采样的“重叠”,以至于每个降采样的点云对于另一半来说都相当于噪音失真。所以这样的数据增强模式可以极大地提高噪音失真的稳健性。

PM对变换失真的表现较好因为PM是对两个不同类别的点云做最小距离配对并“插值”采样,所以生成的点云的形状介于两种种类之间,这种于变换失真中的整体形变接近,所以其对变换失真更为稳健。

RSM则对密度失真稳健,虽然RSM整体思路与PCM接近,但其严格规定刚性合成,即两个不同类别的点云采样过后在D空间仍然是独立的,没有“叠加”。这样的合成相当于两个独立的局部缺失的点云,所以其对密度失真的稳健性较好。

不同自适应方法对比

表在标准训练下不同模型在MN40-C上的错误率。

该研究首次将测试时自适应方法应用到点云识别的任务中来。研究者采用BN和TENT方法去更新模型的批标准化层(BNL)的参数,他们发现:1)测试时自适应方法可以稳定地提升模型的稳健性,但总体上并没有数据增强的效果好;2)测试自适应方法对一些困难的失真类型效果出乎意料的好。

例如,平均而言,TENT有助于在“遮挡”(错误率=476%),“激光雷达(错误率=541%),和“旋转”(错误率=198%)失真类型下现最强的稳健性,分别比最佳数据增强方法高出67%,19%,和79%。这证明了自适应方法在提高点云识别失真稳健性的巨大潜力。

研究者最终将数据增强中整体表现最好的PCM-R与自适应方法TENT结合,发现基于T架构的PCT模型达到了目前最好的整体失真稳健性(错误率=19%)。这一发现同时验证了T在模型稳健性的成功,与之前的研究(B,Y,,2021)在T对2D图像的结论基本吻合。

总结该研究提出了一个新颖并且全面的D点云识别稳健性分析数据集MN40-C。研究者提出并构建了了75种不同的失真类型和程度来模拟真场景中由于物理限制、传感器准确度限制、以及处理过程中造成的点云失真和损坏。MN40-C包含185000个不同的点云数据。

验表明,目前代表性的模型在MN40-C上的错误率比在原本MN40数据集上的错误率高出~倍。该研究通过大量的基准测试展现了不同模型架构,不同数据增强策略,以及自适应方法在MN40-C上的性能并总结了有用的发现来帮助D点云社区设计更稳健的识别模型。我们期待着MN40-C数据集能加速今后更多的点云识别稳健性的研究!
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