論文の概要: Towards Robust Classification with Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06288v1
• Date: Tue, 14 Apr 2020 03:27:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 08:56:30.737926
• Title: Towards Robust Classification with Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: 画像品質評価によるロバスト分類に向けて
• Authors: Yeli Feng, Yiyu Cai
• Abstract要約: ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)は、敵対的な例に対して脆弱であり、知覚品質や画像の取得条件に敏感である。 本稿では,敵対的操作と画像品質の関連性について検討し,保護機構を提案する。 本手法は,DCCNを誘導する入力画像を検出するために,画像品質評価と知識蒸留を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9213700601337386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies have shown that deep convolutional neural networks (DCNN) are vulnerable to adversarial examples and sensitive to perceptual quality as well as the acquisition condition of images. These findings raise a big concern for the adoption of DCNN-based applications for critical tasks. In the literature, various defense strategies have been introduced to increase the robustness of DCNN, including re-training an entire model with benign noise injection, adversarial examples, or adding extra layers. In this paper, we investigate the connection between adversarial manipulation and image quality, subsequently propose a protective mechanism that doesnt require re-training a DCNN. Our method combines image quality assessment with knowledge distillation to detect input images that would trigger a DCCN to produce egregiously wrong results. Using the ResNet model trained on ImageNet as an example, we demonstrate that the detector can effectively identify poor quality and adversarial images.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)は、敵対的な例に対して脆弱であり、知覚品質や画像の取得条件に敏感であることが示されている。 これらの発見は、重要なタスクに対するDCNNベースのアプリケーションの採用に対する大きな懸念を引き起こします。 文献では,dcnnのロバスト性を高めるために,良質なノイズインジェクションによるモデル全体の再トレーニング,逆向きの例,追加レイヤの追加など,様々な防御戦略が紹介されている。 本稿では,逆操作と画像品質の関連性を検討した後,DCNNの再訓練を必要としない保護機構を提案する。 本手法では, 画像品質評価と知識蒸留を組み合わせることで, dccnをトリガーとする入力画像の検出を行う。 imagenet でトレーニングされた resnet モデルを用いて,検出器が品質の悪い画像や敵対的な画像を効果的に識別できることを実証する。

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