RTAA: 针对ECCV2020的对抗攻击稳健跟踪

对抗攻击的鲁棒跟踪 :herb: 帅佳，马超，宋一冰和杨小康 2020年欧洲计算机视觉会议（ECCV） 介绍 深度卷积神经网络（CNN）容易受到对抗性攻击。 我们建议生成对抗性示例，以降低视觉对象跟踪的性能。 相反，我们建议为深层跟踪器提供防御，使其免受对抗性攻击，从而消除其对减轻由对抗性攻击引起的性能下降的影响。 我们选择两个典型的跟踪器， DaSiamRPN和RT-MDnet 。 先决条件 环境遵循您打算攻击的跟踪器： 对于DaSiamPRN具体设置和预训练的模型可以参考 RT-MDNet的特定设置和预训练模型可以参考 结果 DaSiamRPN在多个数据集上的结果 OTB2015 OP / DP VOT2018 A / R / EAO VOT2016 A / R / EAO 无人机123 OP / DP DaSiamRPN 0.658 / 0.886 0.585 /