Hakowanie sieci neuronowych fizycznymi obiektami

Minimalnie zmodyfikowany plastikowy żółw jest klasyfikowany jako... karabin przez sieć neuronową. Klasyfikacja jest niezależna od kąta widzenia. Algorytm działa na dowolne obiekty - drugim przykładem jest piłka baseballowa widziana jako napój espresso.

[DexterFromLab]

To nie jest tak że algorytm rozpoznawania obrazu analizuje go w całości. Obraz na początku jest traktowany algorytmem czy też filtrem w poszukiwaniu punktów charakterystycznych tego obrazu. Na przykład takim: algorytm shift (opis po polsku). Później odnalezione punkty są dopiero podawane na sieć jako parametry. No i efekt tego jest taki, że punkty charakterystyczne można podrobić zmieniając teksturę obiektu. Cała tajemnica.

[o.....n]

Już zapomnieliście, jak oszukiwało się sieć neuronową, rysując w googlowskich kalamburach kutasy? ( ͡° ͜ʖ ͡°)