本文调查了物理对抗攻击趋势，包括攻击方法和未来研究方向，为计算机视觉领域的研究人员、实践者和政策制定者提供有价值的资源，促进基于深度神经网络的系统的发展。

本研究提出了去耦合对抗性补丁攻击（DePatch），解决了现有对抗性补丁攻击中的自耦合问题。实验证明，DePatch在现实世界中的表现优于其他物理对抗攻击。

本文回顾了物理对抗攻击的尝试和发现，提出了分析框架并调查了四个监控任务。同时，还分析了防御物理对抗攻击的策略和评估方法。

本文调查了物理对抗攻击趋势，解析了其概念、特征和要求，并探索了在不同应用中的目标任务下的方法。评估了攻击的有效性、隐蔽性和鲁棒性，并讨论了当前挑战和未来研究方向。强调了增强防御机制、探索新的攻击策略、评估攻击的必要性。旨在为计算机视觉领域的研究人员、实践者和政策制定者提供有价值的资源，促进基于深度神经网络的系统的发展。

本文回顾了物理对抗攻击的尝试和发现，并提出了分析框架。对四个监控任务进行了调查，同时分析了防御策略和评估方法。这篇论文对建立监控系统的韧性迈出了重要一步。

本文调查了物理对抗攻击的趋势、方法和挑战，并探讨了未来研究方向，为计算机视觉领域的研究人员、实践者和政策制定者提供有价值的资源，促进基于深度神经网络的系统的发展。