論文の概要: Feasibility of Inconspicuous GAN-generated Adversarial Patches against Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07347v1
• Date: Fri, 15 Jul 2022 08:48:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-18 13:22:13.078490
• Title: Feasibility of Inconspicuous GAN-generated Adversarial Patches against Object Detection
• Title（参考訳）: 物体検出に対するGAN生成逆行性パッチの有用性
• Authors: Svetlana Pavlitskaya, Bianca-Marina Cod\u{a}u and J. Marius Z\"ollner
• Abstract要約: 本研究では,不明瞭なパッチを生成する既存のアプローチを評価した。 我々は、GANトレーニングプロセスにパッチ生成を組み込むことと、事前訓練したGANを使用することで、自然主義的パッチを生成する2つのアプローチを評価した。 実験の結果,事前学習したGANは,従来の対向パッチと同様の性能を維持しつつ,現実的なパッチの獲得に役立つことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.395452700023097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Standard approaches for adversarial patch generation lead to noisy conspicuous patterns, which are easily recognizable by humans. Recent research has proposed several approaches to generate naturalistic patches using generative adversarial networks (GANs), yet only a few of them were evaluated on the object detection use case. Moreover, the state of the art mostly focuses on suppressing a single large bounding box in input by overlapping it with the patch directly. Suppressing objects near the patch is a different, more complex task. In this work, we have evaluated the existing approaches to generate inconspicuous patches. We have adapted methods, originally developed for different computer vision tasks, to the object detection use case with YOLOv3 and the COCO dataset. We have evaluated two approaches to generate naturalistic patches: by incorporating patch generation into the GAN training process and by using the pretrained GAN. For both cases, we have assessed a trade-off between performance and naturalistic patch appearance. Our experiments have shown, that using a pre-trained GAN helps to gain realistic-looking patches while preserving the performance similar to conventional adversarial patches.
• Abstract（参考訳）: 敵のパッチ生成に対する標準的なアプローチは、人間が容易に認識できるノイズの多いパターンに繋がる。 近年,generative adversarial network (gans) を用いた自然主義的パッチ生成手法が提案されているが,オブジェクト検出のユースケースで評価された例はごくわずかである。 さらに、アートの状況は、パッチを直接重ねることで、入力中に単一の大きなバウンディングボックスを抑制することに集中している。 パッチの近くのオブジェクトの抑制は、別の、より複雑なタスクです。 本研究では,既存のパッチ生成手法について評価を行った。 我々は、もともと異なるコンピュータビジョンタスクのために開発されたメソッドを、YOLOv3とCOCOデータセットを用いたオブジェクト検出ユースケースに適用した。 我々は、GANトレーニングプロセスにパッチ生成を組み込むことと、事前訓練したGANを使用することで、自然主義パッチを生成する2つのアプローチを評価した。 どちらのケースでも、パフォーマンスと自然主義パッチの外観のトレードオフを評価しました。 実験の結果,事前学習したGANは,従来の対向パッチと同様の性能を維持しつつ,現実的なパッチの獲得に役立つことがわかった。

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