반응형 연구실29 [논문 리뷰] Phantom of the ADAS: Securing Advanced Driver-Assistance Systems from Split-Second Phantom Attacks Abstract본 논문에서는 Tesla Model X (HW 2.5 & HW 3) 와 Mobileye 630 이 두 모델의 ADASs (advance driver-assistance systems) 사이의 "split-second phantom attacks" 이라는 scientific gap 에 대해서 연구한다. 아주 짧은 시간 (a few milliseconds) 동안 진짜 장애물/객체인 것처럼 보이는 깊이가 없는 물체를 다룬다. 원격에 있는 attacker 가 phantom road sign 을 광고로 embedding 해서 split-second phantom attack 을 할 수 있다. 이는 Tesla 의 autopilot 이 갑자기 차량을 road 한 가운데에 멈추도록 하고, Mobiley.. 2025. 3. 20. [Multimodal] 03. Alignment Challenge 2 : Alignment정의서로 다른 모달리티에 존재하는 여러 element 사이에 connection 을 어떻게 식별하고 모델링할 것인지를 다룬다.Sub-challengesConnections모달리티 사이에서 어떤 요소가 어떤 요소와 대응하는지 (grounding) 를 명시적으로 밝히고, 이를 구조적으로 연결하는 방법을 찾는 과제Aligned Representation연결을 기반으로, 모달리티의 정보를 하나로 통합하거나 적절히 표현(embedding) 하는 방법을 찾는 과제Segmentation모달리티 간에 개별 요소들을 얼마나 세밀하게 나눌 것인지 (분할의 granularity) 를 결정하고 처리하는 과제예를 들어, Image 에서는 픽셀 단위로 나눌 것인지, 객체 단위로 나눌 것인.. 2025. 2. 20. [Multimodal] 02. Representation Challenge 1 : Representation다른 모달리티들 간의 개별적인 요소 사이의 cross-modal 상호작용을 반영하기 위한 Challenge 이다. 앞서, 1장에서 3가지의 하위 Challenge 들이 있다고 언급했었다. 우선, Fusion 에 대해서 살펴보자.Sub-Challenge 1a: Fusion정의다양한 모달리티 간의 개별 요소들이 상호작용하는 공동 표현 (joint representation) 을 학습하는 과정목표모달리티 간의 상호작용을 효과적으로 통합하여 정보의 시너지를 극대화하는 것종류Basic Fusion정의Homogenous 한 데이터 융합예시:다중 카메라 영상 (Multi-Camera Images):모달리티 A: 정면 카메라 영상모달리티 B: 측면 카메라 영상둘 다 이.. 2025. 2. 6. [Multimodal] 01. Introduction 본 내용은 MML Tutorial 강의를 바탕으로 작성되었다.더보기ContentWhat is Multimodal?DefinitionsHeterogeneityInterconnectionDimensions of heterogeneityCross-modal interactionsCore technical challengesRepresentationAlignmentTransferenceReasoningGenerationQuantification.ReadingFoundations & Trends in Multimodal Machine Learning: Principles, Challenges, and Open Questions1705.094061206.5538 What is Multimodal? 기존에 우리가 만.. 2025. 1. 20. 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음 반응형
