論文の概要: On the Robustness of Quality Measures for GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13019v1
• Date: Mon, 31 Jan 2022 06:43:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 01:35:39.213536
• Title: On the Robustness of Quality Measures for GANs
• Title（参考訳）: GANの品質対策のロバスト性について
• Authors: Motasem Alfarra, Juan C. P\'erez, Anna Fr\"uhst\"uck, Philip H. S. Torr, Peter Wonka, Bernard Ghanem
• Abstract要約: 本研究は、インセプションスコア(IS)やFr'echet Inception Distance(FID)のような生成モデルの品質測定の堅牢性を評価する。 このような測度は、加算画素摂動によっても操作可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 136.18799984346248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work evaluates the robustness of quality measures of generative models such as Inception Score (IS) and Fr\'echet Inception Distance (FID). Analogous to the vulnerability of deep models against a variety of adversarial attacks, we show that such metrics can also be manipulated by additive pixel perturbations. Our experiments indicate that one can generate a distribution of images with very high scores but low perceptual quality. Conversely, one can optimize for small imperceptible perturbations that, when added to real world images, deteriorate their scores. Furthermore, we extend our evaluation to generative models themselves, including the state of the art network StyleGANv2. We show the vulnerability of both the generative model and the FID against additive perturbations in the latent space. Finally, we show that the FID can be robustified by directly replacing the Inception model by a robustly trained Inception. We validate the effectiveness of the robustified metric through extensive experiments, which show that it is more robust against manipulation.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, インセプションスコア (IS) やFr'echet Inception Distance (FID) などの生成モデルの品質指標の堅牢性を評価する。 様々な敵攻撃に対する深層モデルの脆弱性に類似して、このような指標は加法画素摂動によっても操作可能であることを示す。 実験の結果,高得点で知覚品質の低い画像の分布を生成できることが示唆された。 逆に、現実世界のイメージに追加されるとスコアが劣化する小さな知覚できない摂動を最適化することができる。 さらに、アートネットワークであるStyleGANv2の状態を含む、生成モデル自体に評価を拡張した。 潜在空間における加法的摂動に対する生成モデルとFIDの両方の脆弱性を示す。 最後に、インセプションモデルを頑健に訓練されたインセプションに置き換えることで、FIDを堅牢化することができることを示す。 広範な実験により,ロバスト化メトリックの有効性を検証することにより,操作に対するロバスト性が示された。

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