論文の概要: Towards Reliable Evaluation and Fast Training of Robust Semantic Segmentation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12941v2
• Date: Tue, 16 Jul 2024 15:54:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 00:10:39.558517
• Title: Towards Reliable Evaluation and Fast Training of Robust Semantic Segmentation Models
• Title（参考訳）: ロバストなセマンティックセグメンテーションモデルの信頼性評価と高速訓練に向けて
• Authors: Francesco Croce, Naman D Singh, Matthias Hein,
• Abstract要約: 我々は,mIoUとmIoUの精度の異なる指標を最小化する,いくつかの問題固有の新規攻撃を提案する。 驚くべきことに、セマンティックセグメンテーションモデルに対する既存の敵の訓練の試みは、弱かったり、全く損なわれなかったりする。 最近提案された堅牢なImageNetバックボーンを用いて,PASCAL-VOCとADE20kの最大6倍のトレーニング時間を持つ,対向的に堅牢なセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを得ることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.03411822627386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adversarial robustness has been studied extensively in image classification, especially for the $\ell_\infty$-threat model, but significantly less so for related tasks such as object detection and semantic segmentation, where attacks turn out to be a much harder optimization problem than for image classification. We propose several problem-specific novel attacks minimizing different metrics in accuracy and mIoU. The ensemble of our attacks, SEA, shows that existing attacks severely overestimate the robustness of semantic segmentation models. Surprisingly, existing attempts of adversarial training for semantic segmentation models turn out to be weak or even completely non-robust. We investigate why previous adaptations of adversarial training to semantic segmentation failed and show how recently proposed robust ImageNet backbones can be used to obtain adversarially robust semantic segmentation models with up to six times less training time for PASCAL-VOC and the more challenging ADE20k. The associated code and robust models are available at https://github.com/nmndeep/robust-segmentation
• Abstract（参考訳）: 画像分類において、特に$\ell_\infty$-threatモデルにおいて、敵対的ロバスト性は広範囲に研究されてきたが、オブジェクト検出やセマンティックセグメンテーションといった関連するタスクでは、画像分類よりもはるかに難しい最適化問題であることが判明した。 我々は,mIoUとmIoUの精度の異なる指標を最小化する,いくつかの問題固有の新規攻撃を提案する。 攻撃のアンサンブルであるSEAは、既存の攻撃がセマンティックセグメンテーションモデルの堅牢性を大幅に過大評価していることを示している。 驚くべきことに、セマンティックセグメンテーションモデルに対する既存の敵の訓練の試みは、弱かったり、全く損なわれなかったりしている。 従来の逆行訓練のセマンティックセグメンテーションへの適応が失敗した理由を考察し、最近提案された堅牢なImageNetバックボーンを用いて、PASCAL-VOCとADE20kのトレーニング時間の最大6倍の堅牢なセマンティックセグメンテーションモデルを得ることができることを示す。 関連コードとロバストモデルはhttps://github.com/nmndeep/robust-segmentationで公開されている。

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