Robust Validation to Geometric Perturbations for Autonomous Pose Estimation
作者: Gregoire Theau, Melanie Ducoffe
分类: cs.CV
发布日期: 2026-08-21
备注: 15 pages, 7 figures
💡 一句话要点
提出全局利普希茨优化以解决自主姿态估计的鲁棒性问题
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 姿态估计 鲁棒性验证 全局利普希茨优化 深度学习 关键点检测
📋 核心要点
- 现有方法在姿态估计中对几何扰动的鲁棒性验证不足，导致在动态环境下的性能不稳定。
- 本文提出全局利普希茨优化（GLO）框架，以系统性地验证姿态估计的鲁棒性，确保理论收敛性。
- 实验结果表明，GLO能够有效识别关键失败模式，并将搜索空间缩减超过80%，显著提升了鲁棒性验证的效率。
📝 摘要（中文）
在安全关键领域部署自主系统需要确保其对物理上合理的几何扰动具有鲁棒性，而不仅仅是对抽象的像素噪声。本文扩展了对分类中一阶空间攻击失败的研究，表明标准的基于梯度的启发式方法在姿态估计中同样失效，且表现往往不如简单的随机采样基线。为克服这些优化瓶颈，本文在全局利普希茨优化框架下重新构建姿态估计的鲁棒性验证，提供了有效定位全局最优解的理论收敛保证。通过对YOLOv8-Pose关键点检测器的评估，本文成功识别出超出安全操作限度的关键失败模式，并将搜索空间快速缩减超过80%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有姿态估计方法在面对几何扰动时的鲁棒性不足问题。现有的基于梯度的优化方法在此场景下表现不佳，无法有效应对动态环境中的挑战。
核心思路：论文提出将姿态估计的鲁棒性验证重新构建在全局利普希茨优化（GLO）框架下，利用其理论收敛性来定位全局最优解，从而提高鲁棒性验证的可靠性。
技术框架：整体架构包括数据预处理、GLO优化过程和结果评估三个主要模块。首先，通过数据预处理生成多样化的输入数据；然后，应用GLO框架进行姿态估计的鲁棒性验证；最后，评估模型在不同扰动下的表现。
关键创新：本文的主要创新在于首次将几何鲁棒性验证扩展到连续关键点回归和深度目标检测，提供了一种新的验证方法，区别于传统的像素级噪声验证。
关键设计：在GLO框架中，设计了特定的损失函数以适应姿态估计任务，并优化了网络结构以提高对几何扰动的敏感性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，GLO框架在YOLOv8-Pose关键点检测器上的应用成功识别出超出安全操作限度的关键失败模式，并将搜索空间缩减超过80%。与简单随机采样基线相比，GLO在鲁棒性验证效率上表现出显著提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括无人驾驶、机器人导航和自动着陆等安全关键场景。通过提高姿态估计的鲁棒性，能够显著提升自主系统在复杂环境中的安全性和可靠性，推动相关技术的实际应用与发展。
📄 摘要（原文）
Deploying autonomous systems in safety-critical domains demands guaranteed robustness against physically plausible geometric perturbations rather than abstract pixel-wise noise. In vision-based navigation and autonomous landing, machine learning components require rigorous validation under dynamic operational conditions such as camera rotations and lighting shifts. Extending findings on the failure of first-order spatial attacks in classification, we show that standard gradient-based heuristics (e.g. APGD) similarly fail on for pose estimation, often performing worse than a simple random sampling baseline. To overcome these optimization bottlenecks, we reformulate pose estimation robustness within the framework of Global Lipschitzian Optimization (GLO). We argue that GLO offers a principled approach to robust validation, effectively localizing global optima with strong theoretical convergence guarantees. We evaluate this framework on a YOLOv8-Pose keypoint detector with a Perspective-n-Point (PnP) solver against rotation and contrast. In our evaluations, GLO successfully isolates critical failure modes where position deviations exceed safe operational limits, while rapidly pruning the search space by over 80%. To the best of our knowledge, this is the first study to extend geometric robustness validation to continuous keypoint regression and deep object detection, establishing a practical step toward certifying robust autonomous perception.