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Attacking Optical Flow

这篇paper follow Adversarial Patch的做法，不同之处在于使用patch去攻击optical flow 而不是单分类网络。

Approach

优化的指标是最大化被攻击后的光流方向与正确光流方向的夹角。 作者指出现在没有足够大量的 dense　的optical flow　数据集，因而使用现成model生成Pseudo Ground Truth.这也有一个好处在于使得这个方法可以在任意未标注的视频上训练，并攻击任意的光流模型。

$$\hat{p}=\underset{p}{\operatorname{argmin}} \mathbb{E}_{\left(I_{t}, I_{t+1}\right) \sim \mathcal{I}, l \sim \mathcal{L}, \delta \sim \mathcal{T}} \frac{(u, v) \cdot(\tilde{u}, \tilde{v})}{\|(u, v)\| \cdot\|(\tilde{u}, \tilde{v})\|}$$

具体性能可以观看视频