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저자정보
전우진 (한국과학기술원) 김윤지 (한국과학기술원) 권명준 (한국과학기술원) 김창익 (한국과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,964 - 1,968 (5page)

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Deep Neural Networks have shown great potential in estimating depth due to their efficacy in matching correspondent pixels of a stereo input. It is anticipated that the techniques will be widespread in fields such as autonomous driving, which in turn calls for the necessity of reliability of them. In this paper, we study targeted adversarial attacks on stereo matching networks, in which imperceptible changes in input pixel values alter the output disparity map as the attacker’s wish. We also show that there exists a high correlation between pixel intensities and the attack difficulty. Following the observation, we propose a novel loss function that is in proportion to pixel intensity, which enhances the attack. We hope this study contributes to recognizing the safety issues of models for stereo depth estimation.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

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