論文の概要: Towards Better Certified Segmentation via Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09949v1
• Date: Fri, 16 Jun 2023 16:30:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 13:02:08.625835
• Title: Towards Better Certified Segmentation via Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる認定セグメンテーションの改善に向けて
• Authors: Othmane Laousy, Alexandre Araujo, Guillaume Chassagnon, Marie-Pierre Revel, Siddharth Garg, Farshad Khorrami, Maria Vakalopoulou
• Abstract要約: セグメンテーションモデルは敵の摂動に弱いため、医療や自動運転といった重要な意思決定システムでの使用を妨げます。 近年,理論的保証を得るためにガウス雑音を入力に加えることにより,セグメント化予測のランダム化が提案されている。 本稿では,ランダムな平滑化と拡散モデルを組み合わせたセグメンテーション予測の問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.21617614504225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The robustness of image segmentation has been an important research topic in the past few years as segmentation models have reached production-level accuracy. However, like classification models, segmentation models can be vulnerable to adversarial perturbations, which hinders their use in critical-decision systems like healthcare or autonomous driving. Recently, randomized smoothing has been proposed to certify segmentation predictions by adding Gaussian noise to the input to obtain theoretical guarantees. However, this method exhibits a trade-off between the amount of added noise and the level of certification achieved. In this paper, we address the problem of certifying segmentation prediction using a combination of randomized smoothing and diffusion models. Our experiments show that combining randomized smoothing and diffusion models significantly improves certified robustness, with results indicating a mean improvement of 21 points in accuracy compared to previous state-of-the-art methods on Pascal-Context and Cityscapes public datasets. Our method is independent of the selected segmentation model and does not need any additional specialized training procedure.
• Abstract（参考訳）: 画像セグメンテーションの堅牢性は、セグメンテーションモデルが生産レベルの精度に達するにつれ、ここ数年で重要な研究トピックとなっている。 しかし、分類モデルと同様に、セグメンテーションモデルは敵の摂動に対して脆弱であり、医療や自律運転のような臨界判定システムでの使用を妨げる。 近年,理論的保証を得るためにガウス雑音を入力に加えることにより,セグメント化予測のランダム化が提案されている。 しかし, この手法は, 付加雑音量と認定レベルとのトレードオフを示す。 本稿では,ランダムな平滑化と拡散モデルを組み合わせたセグメンテーション予測の問題に対処する。 ランダム化スムース化モデルと拡散モデルを組み合わせることで,従来のPascal-ContextおよびCityscapesの公開データセットと比較して,21ポイントの精度向上を示す結果が得られた。 本手法は選択したセグメンテーションモデルとは独立であり,特別なトレーニング手順は不要である。

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