論文の概要: Adversarial Attack and Defense for Dehazing Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17255v1
• Date: Thu, 30 Mar 2023 09:34:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 13:48:14.472142
• Title: Adversarial Attack and Defense for Dehazing Networks
• Title（参考訳）: デヘイジングネットワークの敵対的攻撃と防御
• Authors: Jie Gui, Xiaofeng Cong, Chengwei Peng, Yuan Yan Tang, James Tin-Yau Kwok
• Abstract要約: 十分に訓練された除草モデルの堅牢性に関する総合的な研究は行われていない。 5つの攻撃手法が提案され, 予測, ノイズ, マスク, 接地トラス, 入力攻撃である。 悪意ある攻撃による負の効果を低減するために、敵の訓練に基づく防衛戦略が採用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.954270373819135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The research on single image dehazing task has been widely explored. However, as far as we know, no comprehensive study has been conducted on the robustness of the well-trained dehazing models. Therefore, there is no evidence that the dehazing networks can resist malicious attacks. In this paper, we focus on designing a group of attack methods based on first order gradient to verify the robustness of the existing dehazing algorithms. By analyzing the general goal of image dehazing task, five attack methods are proposed, which are prediction, noise, mask, ground-truth and input attack. The corresponding experiments are conducted on six datasets with different scales. Further, the defense strategy based on adversarial training is adopted for reducing the negative effects caused by malicious attacks. In summary, this paper defines a new challenging problem for image dehazing area, which can be called as adversarial attack on dehazing networks (AADN). Code is available at https://github.com/guijiejie/AADN.
• Abstract（参考訳）: 単一画像デハジングタスクの研究は広く研究されている。 しかし,我々が知る限り,よく訓練された脱灰モデルのロバスト性に関する総合的な研究は行われていない。 したがって、ネットワークが悪意ある攻撃に抵抗できるという証拠はない。 本稿では,既存のデハジングアルゴリズムのロバスト性を検証するために,一階勾配に基づく攻撃方法群の設計に焦点をあてる。 画像デハージングタスクの一般的な目標を解析することにより,予測,ノイズ,マスク,接地構造,入力攻撃の5つの攻撃手法を提案する。 対応する実験は、異なるスケールの6つのデータセットで実施される。 さらに、悪意ある攻撃による負の効果を低減するために、敵の訓練に基づく防御戦略を採用する。 本稿では,画像デハジング領域に対する新たな課題を定義し,デハジングネットワーク(aadn)に対する逆攻撃と呼ぶことができる。 コードはhttps://github.com/guijiejie/AADN.comで入手できる。

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