論文の概要: GLOW: Global Layout Aware Attacks for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14166v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 22:01:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 18:51:44.661406
• Title: GLOW: Global Layout Aware Attacks for Object Detection
• Title（参考訳）: GLOW: オブジェクト検出のためのグローバルレイアウトアウェアアタック
• Authors: Jun Bao, Buyu Liu, Jianping Fan and Jun Yu
• Abstract要約: 敵攻撃は、予測器が誤った結果を出力するような摂動画像を狙う。 本稿では,グローバルなレイアウト認識型敵攻撃を発生させることにより,様々な攻撃要求に対処するアプローチを提案する。 実験では,複数種類の攻撃要求を設計し,MS検証セット上でのアイデアの検証を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.46902978168904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Adversarial attacks aims to perturb images such that a predictor outputs incorrect results. Due to the limited research in structured attacks, imposing consistency checks on natural multi-object scenes is a promising yet practical defense against conventional adversarial attacks. More desired attacks, to this end, should be able to fool defenses with such consistency checks. Therefore, we present the first approach GLOW that copes with various attack requests by generating global layout-aware adversarial attacks where both categorical and geometric layout constraints are explicitly established. Specifically, we focus on object detection task and given a victim image, GLOW first localizes victim objects according to target labels. And then it generates multiple attack plans, together with their context-consistency scores. Our proposed GLOW, on the one hand, is capable of handling various types of requests, including single or multiple victim objects, with or without specified victim objects. On the other hand, it produces a consistency score for each attack plan, reflecting the overall contextual consistency that both semantic category and global scene layout are considered. In experiment, we design multiple types of attack requests and validate our ideas on MS COCO validation set. Extensive experimental results demonstrate that we can achieve about 40$\%$ average relative improvement compared to state-of-the-art methods in conventional single object attack request; Moreover, our method outperforms SOTAs significantly on more generic attack requests by at least 30$\%$; Finally, our method produces superior performance under challenging zero-query black-box setting, or 30$\%$ better than SOTAs. Our code, model and attack requests would be made available.
• Abstract（参考訳）: 敵攻撃は、予測器が誤った結果を出力するような摂動画像を意図している。 構造化攻撃の研究が限られているため、自然のマルチオブジェクトシーンに一貫性チェックを課すことは、従来の敵の攻撃に対して有望だが実用的な防御である。 より望ましい攻撃は、このような一貫性チェックで防御を騙すことができるはずである。 そこで我々は,グローバルなレイアウトアウェアの敵攻撃を発生させることで,多様な攻撃要求に対処する最初のアプローチGLOWを提案する。 具体的には,対象検出タスクに注目し,被害者画像が与えられた場合,まずglowはターゲットラベルに従って対象オブジェクトをローカライズする。 そして、コンテキスト整合性スコアとともに、複数のアタックプランを生成する。 一方、提案したGLOWは、特定の犠牲者オブジェクトの有無にかかわらず、単一または複数の犠牲者オブジェクトを含む様々なタイプのリクエストを処理できる。 一方,攻撃計画毎の一貫性スコアを生成し,セマンティックなカテゴリとグローバルなシーンレイアウトの両方が考慮される全体的なコンテキスト整合性を反映する。 実験では,複数種類の攻撃要求を設計し,MS COCO検証セット上での考え方を検証する。 実験の結果,従来の単一オブジェクト攻撃要求の最先端手法と比較して平均40$\%の相対的改善が達成できた。さらに,本手法は,より汎用的な攻撃要求に対して,少なくとも30$\%の精度でSOTAよりも高い性能を達成できた。 私たちのコード、モデル、アタックリクエストが利用可能になります。

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