論文の概要: Adversarial Color Enhancement: Generating Unrestricted Adversarial Images by Optimizing a Color Filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01008v3
• Date: Sun, 9 Aug 2020 18:23:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 09:16:06.662240
• Title: Adversarial Color Enhancement: Generating Unrestricted Adversarial Images by Optimizing a Color Filter
• Title（参考訳）: 相関色強調:カラーフィルタの最適化による非制限逆画像の生成
• Authors: Zhengyu Zhao, Zhuoran Liu, Martha Larson
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークを誤分類に用いた逆効果を生成するために,カラーフィルタを用いた画像強調手法を提案する。 提案手法であるACE(Adversarial Color Enhancement)は,勾配降下によるカラーフィルタの最適化により,非制限逆画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.682107851677069
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce an approach that enhances images using a color filter in order to create adversarial effects, which fool neural networks into misclassification. Our approach, Adversarial Color Enhancement (ACE), generates unrestricted adversarial images by optimizing the color filter via gradient descent. The novelty of ACE is its incorporation of established practice for image enhancement in a transparent manner. Experimental results validate the white-box adversarial strength and black-box transferability of ACE. A range of examples demonstrates the perceptual quality of images that ACE produces. ACE makes an important contribution to recent work that moves beyond $L_p$ imperceptibility and focuses on unrestricted adversarial modifications that yield large perceptible perturbations, but remain non-suspicious, to the human eye. The future potential of filter-based adversaries is also explored in two directions: guiding ACE with common enhancement practices (e.g., Instagram filters) towards specific attractive image styles and adapting ACE to image semantics. Code is available at https://github.com/ZhengyuZhao/ACE.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークを誤分類する逆効果を生成するために,カラーフィルタを用いた画像拡張手法を提案する。 提案手法であるACE(Adversarial Color Enhancement)は,勾配降下によるカラーフィルタの最適化により,非制限逆画像を生成する。 ACEの新規性は、透明な画像強調のための確立された実践の取り入れである。 実験によりACEの白色箱対向強度と黒箱移動性について検証した。 さまざまな例がACEが生成する画像の知覚的品質を示している。 ACEは、L_p$非受容性を超えた最近の研究に重要な貢献をし、大きな知覚的摂動をもたらすが、人間の目には目立たないような、制限のない敵の修正に焦点を当てている。 フィルタベースの敵の今後の可能性についても,共通の拡張プラクティス(Instagramフィルタなど)でACEを特定の魅力的なイメージスタイルに導くこと,イメージセマンティクスにACEを適用すること,の2つの方向が検討されている。 コードはhttps://github.com/zhengyuzhao/aceで入手できる。

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