对抗样本(论文解读七):On Physical Adversarial Patches for Object Detection

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准备写一个论文学习专栏，先以对抗样本相关为主，后期可能会涉及到目标检测相关领域。

内容不是纯翻译，包括自己的一些注解和总结，论文的结构、组织及相关描述，以及一些英语句子和相关工作的摘抄(可以用于相关领域论文的写作及扩展)。

平时只是阅读论文，有很多知识意识不到，当你真正去着手写的时候，发现写完之后可能只有自己明白做了个啥。包括从组织、结构、描述上等等很多方面都具有很多问题。另一个是对于专业术语、修饰、语言等相关的使用，也有很多需要注意和借鉴的地方。

本专栏希望在学习总结论文核心方法、思想的同时，期望也可以学习和掌握到更多论文本身上的内容，不论是为自己还有大家，尽可能提供更多可以学习的东西。

当然，对于只是关心论文核心思想、方法的，可以只关注摘要、方法及加粗部分内容，或者留言共同学习。

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On Physical Adversarial Patches for Object Detection

MarkLee1 J.ZicoKolter1
1Computer Science Department, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA. Correspondence to: Mark Lee marklee@andrew.cmu.edu.

发表于：ICML 2019 Workshop on Security and Privacy of Machine Learning

针对于目标检测的物理对抗块

Abstract

不同于以前的物理攻击，必须将对抗块覆盖于目标上(overlap with the objects )，
我们设计的对抗块可以位于图像当中的任意位置，且可以攻击目标检测器(YOLOv3)误检测图像当中的所有目标，即使目标远离对抗块( we can place the patch anywhere in the image, causing all existing objects in the image to be missed entirely by the detector, even those far away from thepatchitself. )。

1 Introduction
However,