論文の概要: PEARL: Preprocessing Enhanced Adversarial Robust Learning of Image Deraining for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15709v1
• Date: Thu, 25 May 2023 04:44:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 17:23:19.207612
• Title: PEARL: Preprocessing Enhanced Adversarial Robust Learning of Image Deraining for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: PEARL: セマンティックセグメンテーションのための画像レイニングにおける逆ロバスト学習の事前処理
• Authors: Xianghao Jiao, Yaohua Liu, Jiaxin Gao, Xinyuan Chu, Risheng Liu, Xin Fan
• Abstract要約: 本稿では,異なる種類の分解因子を同時に扱うことにより,意味的セグメンテーションタスクの堅牢性を向上させるための最初の試みを示す。 本手法は,画像デラインモデルにセグメンテーションモデルのロバスト性を移すことにより,雨害と逆流の両面を効果的に処理する。 PEARLフレームワークのトレーニングに先立って,補助鏡攻撃(AMA)を設計し,肯定的な情報を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.911517493220664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In light of the significant progress made in the development and application of semantic segmentation tasks, there has been increasing attention towards improving the robustness of segmentation models against natural degradation factors (e.g., rain streaks) or artificially attack factors (e.g., adversarial attack). Whereas, most existing methods are designed to address a single degradation factor and are tailored to specific application scenarios. In this work, we present the first attempt to improve the robustness of semantic segmentation tasks by simultaneously handling different types of degradation factors. Specifically, we introduce the Preprocessing Enhanced Adversarial Robust Learning (PEARL) framework based on the analysis of our proposed Naive Adversarial Training (NAT) framework. Our approach effectively handles both rain streaks and adversarial perturbation by transferring the robustness of the segmentation model to the image derain model. Furthermore, as opposed to the commonly used Negative Adversarial Attack (NAA), we design the Auxiliary Mirror Attack (AMA) to introduce positive information prior to the training of the PEARL framework, which improves defense capability and segmentation performance. Our extensive experiments and ablation studies based on different derain methods and segmentation models have demonstrated the significant performance improvement of PEARL with AMA in defense against various adversarial attacks and rain streaks while maintaining high generalization performance across different datasets.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションタスクの開発と適用において顕著な進歩があったことを踏まえ、セマンティックセグメンテーションモデルの自然劣化要因(例:雨害)や人工攻撃要因(例:敵攻撃)に対するロバスト性の改善に注目が集まっている。 一方、既存のほとんどのメソッドは単一の分解係数に対処するように設計されており、特定のアプリケーションシナリオに合わせて調整されている。 本稿では,異なる種類の劣化要因を同時に扱うことにより,意味セグメンテーションタスクのロバスト性を改善するための最初の試みを提案する。 具体的には、提案したNaive Adversarial Training(NAT)フレームワークの分析に基づいて、PEARL(Preprocessing Enhanced Adversarial Robust Learning)フレームワークを導入する。 本手法は,画像デラインモデルにセグメンテーションモデルのロバスト性を移すことにより,雨害と逆流の両面を効果的に処理する。 さらに,一般的な否定的敵攻撃(naa)とは対照的に,真珠枠組みの訓練前に肯定的な情報を導入するために補助鏡攻撃(ama)を設計し,防御能力とセグメンテーション性能を向上させる。 異なるデライン法およびセグメンテーションモデルに基づく広範囲な実験およびアブレーション研究により、異なるデータセットにわたる高い一般化性能を維持しつつ、様々な敵攻撃や雨害に対する防御において、PEARLとAMAの顕著な性能向上を実証した。

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