論文の概要: AVA: Adversarial Vignetting Attack against Visual Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05558v1
• Date: Wed, 12 May 2021 10:18:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-13 12:16:27.712367
• Title: AVA: Adversarial Vignetting Attack against Visual Recognition
• Title（参考訳）: AVA: 視覚認知に対する敵対的警戒攻撃
• Authors: Binyu Tian and Felix Juefei-Xu and Qing Guo and Xiaofei Xie and Xiaohong Li and Yang Liu
• Abstract要約: 我々は,新しい視点,すなわちadversarial vignetting attack (ava) からヴィネッティングを研究する。 AVAは意図的に誤解を招く情報をvignettingに埋め込んで、ノイズパターンのない自然な逆転例を作り出します。 この例は最先端の深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を騙すことができるが、人間には受け入れられない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.995444545062707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vignetting is an inherited imaging phenomenon within almost all optical systems, showing as a radial intensity darkening toward the corners of an image. Since it is a common effect for photography and usually appears as a slight intensity variation, people usually regard it as a part of a photo and would not even want to post-process it. Due to this natural advantage, in this work, we study vignetting from a new viewpoint, i.e., adversarial vignetting attack (AVA), which aims to embed intentionally misleading information into vignetting and produce a natural adversarial example without noise patterns. This example can fool the state-of-the-art deep convolutional neural networks (CNNs) but is imperceptible to humans. To this end, we first propose the radial-isotropic adversarial vignetting attack (RI-AVA) based on the physical model of vignetting, where the physical parameters (e.g., illumination factor and focal length) are tuned through the guidance of target CNN models. To achieve higher transferability across different CNNs, we further propose radial-anisotropic adversarial vignetting attack (RA-AVA) by allowing the effective regions of vignetting to be radial-anisotropic and shape-free. Moreover, we propose the geometry-aware level-set optimization method to solve the adversarial vignetting regions and physical parameters jointly. We validate the proposed methods on three popular datasets, i.e., DEV, CIFAR10, and Tiny ImageNet, by attacking four CNNs, e.g., ResNet50, EfficientNet-B0, DenseNet121, and MobileNet-V2, demonstrating the advantages of our methods over baseline methods on both transferability and image quality.
• Abstract（参考訳）: ヴィネッティング(vignetting)は、ほぼすべての光学系において、画像の角に向かって放射強度が暗くなる現象である。 写真に共通する効果であり、通常はわずかな強度の変化として現れるため、通常は写真の一部と見なされ、後処理を望まない。 この自然な利点から,本研究では,故意に誤解を招く情報を埋め込み,ノイズパターンを伴わない自然な敵対的例を作成することを目的とした,新たな視点,すなわちadversarial vignetting attack(ava)からヴィネッティングを考察する。 この例は最先端の深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を騙すことができるが、人間には受け入れられない。 そこで本研究では,まず,対象のcnnモデルの誘導により物理パラメータ(照明係数,焦点長など)を調整したヴィネッティングの物理モデルに基づくラジアル・等方性逆ヴィネッティング攻撃(ri-ava)を提案する。 異なるcnn間の高い転送性を実現するため,我々はさらに,有効なナビネット領域をラジアル異方性と形状フリーにすることで,ラジアル異方性逆ヴィネッティング攻撃(ra-ava)を提案する。 さらに, 逆ヴィネッティング領域と物理パラメータを共同で解くための幾何認識レベルセット最適化手法を提案する。 提案手法を3つの一般的なデータセット(dev, cifar10, tiny imagenet)で検証し,cnn4つ,例えばresnet50, efficientnet-b0, densenet121, mobilenet-v2を攻撃し,トランスファー可能性と画質の両方において,ベースライン法よりも提案手法のアドバンテージを実証した。

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