論文の概要: Feature Binding with Category-Dependant MixUp for Semantic Segmentation and Adversarial Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05667v1
• Date: Thu, 13 Aug 2020 03:20:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 23:14:41.058537
• Title: Feature Binding with Category-Dependant MixUp for Semantic Segmentation and Adversarial Robustness
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションと対向ロバストネスのためのカテゴリー依存型MixUpによる特徴結合
• Authors: Md Amirul Islam, Matthew Kowal, Konstantinos G. Derpanis, Neil D. B. Bruce
• Abstract要約: 本稿では,競合する仮説から生じる干渉を効果的に解決するために,畳み込みニューラルネットワークを訓練する戦略を提案する。 この前提は機能バインディングの概念に基づいており、これは、ネットワーク内の層と空間にまたがるアクティベーションがうまく統合され、正しい推論決定に達するプロセスとして定義される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.250946586873884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a strategy for training convolutional neural networks to effectively resolve interference arising from competing hypotheses relating to inter-categorical information throughout the network. The premise is based on the notion of feature binding, which is defined as the process by which activation's spread across space and layers in the network are successfully integrated to arrive at a correct inference decision. In our work, this is accomplished for the task of dense image labelling by blending images based on their class labels, and then training a feature binding network, which simultaneously segments and separates the blended images. Subsequent feature denoising to suppress noisy activations reveals additional desirable properties and high degrees of successful predictions. Through this process, we reveal a general mechanism, distinct from any prior methods, for boosting the performance of the base segmentation network while simultaneously increasing robustness to adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ネットワーク全体のカテゴリ間情報に関連する競合仮説から生じる干渉を効果的に解消する,畳み込みニューラルネットワークのトレーニング戦略を提案する。 この前提は機能バインディングの概念に基づいており、これは、ネットワーク内の層と空間にまたがるアクティベーションがうまく統合されて正しい推論決定に達するプロセスとして定義される。 本研究は,クラスラベルに基づいて画像のブレンドを行い,同時に画像のセグメンテーションと分離を行う特徴結合ネットワークを訓練することにより,高密度画像ラベリングを実現する。 その後、ノイズの活性化を抑制する特徴が追加の望ましい特性と高い確率の予測を示す。 そこで本研究では,従来の手法とは異なり,攻撃に対する堅牢性を高めると同時に,ベースセグメンテーションネットワークの性能を高める汎用的なメカニズムを明らかにする。

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  本稿では,競合する仮説から生じる干渉を効果的に解決するために,畳み込みニューラルネットワークを訓練する戦略を提案する。 この前提は機能バインディングの概念に基づいており、ネットワーク内の層と空間にまたがるアクティベーションがうまく統合され、正しい推論決定に達するプロセスとして定義される。
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