論文の概要: Semantically Adversarial Learnable Filters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06069v3
• Date: Tue, 5 Apr 2022 21:03:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 22:47:06.209971
• Title: Semantically Adversarial Learnable Filters
• Title（参考訳）: 逐次対応型学習可能なフィルタ
• Authors: Ali Shahin Shamsabadi, Changjae Oh, Andrea Cavallaro
• Abstract要約: 提案するフレームワークは,マルチタスク目的関数における構造損失と意味的対立損失を組み合わせて,完全な畳み込みニューラルネットワークを訓練する。 構造損失は、ターゲット画像処理フィルタによって型と大きさが定義される摂動を生成するのに役立つ。 意味的敵対的損失は、フィルタされた画像が同じグループのラベルで分類されるのを防ぐために、(意味)ラベルの群が摂動を作らなければならないと考えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.3223426679514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an adversarial framework to craft perturbations that mislead classifiers by accounting for the image content and the semantics of the labels. The proposed framework combines a structure loss and a semantic adversarial loss in a multi-task objective function to train a fully convolutional neural network. The structure loss helps generate perturbations whose type and magnitude are defined by a target image processing filter. The semantic adversarial loss considers groups of (semantic) labels to craft perturbations that prevent the filtered image {from} being classified with a label in the same group. We validate our framework with three different target filters, namely detail enhancement, log transformation and gamma correction filters; and evaluate the adversarially filtered images against three classifiers, ResNet50, ResNet18 and AlexNet, pre-trained on ImageNet. We show that the proposed framework generates filtered images with a high success rate, robustness, and transferability to unseen classifiers. We also discuss objective and subjective evaluations of the adversarial perturbations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ラベルのイメージ内容と意味を考慮し,分類器を誤解させるような摂動を創り出すための敵対的枠組みを提案する。 提案するフレームワークは,マルチタスク目的関数における構造損失と意味的対立損失を組み合わせて,完全な畳み込みニューラルネットワークを訓練する。 構造損失は、ターゲット画像処理フィルタによって型と大きさが定義される摂動を生成するのに役立つ。 意味的敵対的損失は、(セマンティックな)ラベルの群を、フィルター画像 {from} が同じグループのラベルで分類されるのを防ぐための摂動を作ろうと考えている。 我々は,imagenetで事前学習した3つの分類器,resnet50,resnet18,alexnetに対して,詳細な拡張,ログ変換,ガンマ補正フィルタの3つのターゲットフィルタによる検証を行った。 提案手法は, 高い成功率, 頑健性, および未知の分類器への転送性を有するフィルタ画像を生成する。 対人摂動の客観的および主観的評価についても論じる。

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