YOLOv5交通与道路标志检测的对抗性攻击研究

本研究深入探讨了针对YOLOv5目标检测算法的流行对抗攻击，特别是在交通和道路标志检测领域的应用。通过实施不同类型的攻击，包括有限内存Broyden Fletcher Goldfarb Shanno (L-BFGS)、快速梯度符号法(FGSM)攻击、Carlini和Wagner (C&W)攻击、基本迭代法(BIM)攻击、投影梯度下降(PGD)攻击、单像素攻击和通用对抗扰动攻击，我们揭示了YOLOv5在检测交通和路标时的脆弱性。研究结果表明，随着扰动幅度的增加，YOLOv5容易受到误分类的影响，准确性逐渐下降。通过使用显着图，我们对结果进行了解释。这一研究成果对于评估交通和运输系统中使用的目标检测算法的安全性和可靠性具有重要意义，强调了需要开发更为稳健和安全的模型，以确保其在实际应用中的有效性。