論文の概要: NSA: Naturalistic Support Artifact to Boost Network Confidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14917v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 15:00:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 14:13:21.483914
• Title: NSA: Naturalistic Support Artifact to Boost Network Confidence
• Title（参考訳）: NSA: ネットワーク信頼を高める自然主義的支援文書
• Authors: Abhijith Sharma, Phil Munz, Apurva Narayan
• Abstract要約: 本稿では, 頑健な予測のために, ナチュラル・サポート・アーティファクト(NSA)の考え方を提案する。 NSAは、モデルパラメータがアクセス不能で、シーンにアーティファクトを追加することが不可能なシナリオで有益であることが示されている。 我々は、Imagenetteデータセット上の自然汚職に対してテストを行い、予測信頼度を4倍に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual AI systems are vulnerable to natural and synthetic physical corruption in the real-world. Such corruption often arises unexpectedly and alters the model's performance. In recent years, the primary focus has been on adversarial attacks. However, natural corruptions (e.g., snow, fog, dust) are an omnipresent threat to visual AI systems and should be considered equally important. Many existing works propose interesting solutions to train robust models against natural corruption. These works either leverage image augmentations, which come with the additional cost of model training, or place suspicious patches in the scene to design unadversarial examples. In this work, we propose the idea of naturalistic support artifacts (NSA) for robust prediction. The NSAs are shown to be beneficial in scenarios where model parameters are inaccessible and adding artifacts in the scene is feasible. The NSAs are natural looking objects generated through artifact training using DC-GAN to have high visual fidelity in the scene. We test against natural corruptions on the Imagenette dataset and observe the improvement in prediction confidence score by four times. We also demonstrate NSA's capability to increase adversarial accuracy by 8\% on average. Lastly, we qualitatively analyze NSAs using saliency maps to understand how they help improve prediction confidence.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルAIシステムは、現実世界の自然および合成物理的腐敗に対して脆弱である。 このような汚職はしばしば予期せず発生し、モデルの性能を変化させる。 近年、主に敵の攻撃に焦点が当てられている。 しかし、自然の腐敗(例えば、雪、霧、ほこり)は視覚AIシステムに対する全知的な脅威であり、同様に重要視されるべきである。 多くの既存の研究は、自然腐敗に対する堅牢なモデルを訓練するための興味深い解決策を提案している。 これらの作業は、追加のモデルトレーニングコストを伴う画像強化を活用するか、あるいは不審なパッチを現場に配置して非逆例を設計する。 本研究では,頑健な予測のための自然主義支援人工物(NSA)の構想を提案する。 NSAは、モデルパラメータがアクセス不能で、シーンにアーティファクトを追加することが不可能なシナリオで有効であることが示されている。 NSAは、DC-GANを用いたアーティファクトトレーニングによって生成された自然なオブジェクトであり、現場での視覚的忠実度が高い。 我々は、Imagenetteデータセット上の自然汚職に対してテストを行い、予測信頼度を4倍に改善した。 また、NSAが敵の精度を平均8倍に向上する能力を示す。 最後に、我々はNSAの正当性マップを用いて質的に分析し、予測信頼性を向上させる方法を理解する。

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