研究人员开发了AdvTiles，一个用于创建物理对抗性伪装服装的新颖框架，旨在规避行人检测系统。该方法利用可学习的瓷砖和用于可微分瓷砖选择的Straight-through Gumbel-Softmax估计器，从而能够对对抗性图案及其排列进行细粒度控制。该系统还集成了3D高斯溅射技术，以实现跨不同视角、光照和背景的鲁棒优化。实验表明，AdvTiles的平均攻击成功率为86.2%，优于现有方法，并且已在实际可穿戴服装场景中得到验证。 AI
影响 这项研究可能导致规避人工智能驱动的监控和安全系统的新方法。
排序理由 这是一篇详细介绍计算机视觉中对抗性攻击新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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