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评估体积医学分割模型的对抗鲁棒性
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究调查了越野自动驾驶领域中语义分割模型对对抗性输入扰动的脆弱性，并填补了这一空白。研究结果对提高越野自动驾驶应用中机器学习模型的鲁棒性具有重要意义。同时，为Unimog U5023自主机器人在复杂越野无结构环境中的安全导航做出了贡献。
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关键要点
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本研究调查了越野自动驾驶领域中语义分割模型对对抗性输入扰动的脆弱性。
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现有的最先进分类器在轻微扰动下容易产生高自信度的不准确预测。
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研究旨在填补对抗性攻击对越野数据集影响的空白，并比较不同分割网络架构的效果。
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创建了一个只包含鲁棒特征的鲁棒数据集，并在其上训练网络。
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研究结果的定性和定量分析对提高越野自动驾驶应用中机器学习模型的鲁棒性具有重要意义。
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本工作评估了分割输出的鲁棒性，为Unimog U5023自主机器人在复杂越野环境中的安全导航做出了贡献。
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相关代码已公开，地址为 https://github.com/rohtkumar/adversarial_attacks_on_segmentation。
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