論文の概要: Dual Adversarial Resilience for Collaborating Robust Underwater Image Enhancement and Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01102v1
• Date: Sun, 3 Sep 2023 06:52:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 21:35:01.425720
• Title: Dual Adversarial Resilience for Collaborating Robust Underwater Image Enhancement and Perception
• Title（参考訳）: 強固な水中画像強調と知覚のための2重逆弾性
• Authors: Zengxi Zhang, Zhiying Jiang, Zeru Shi, Jinyuan Liu, Risheng Liu
• Abstract要約: 本研究では,水中画像の強調と検出を行うために,CARNetと呼ばれる協調的対向レジリエンスネットワークを導入する。 本稿では,ネットワークが様々な種類の攻撃を識別・除去できるように,視覚駆動型と知覚駆動型の両方による同時攻撃訓練戦略を提案する。 実験により,提案手法は画像の高画質化を図り,最先端の手法よりも平均6.71%高い検出精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.672052775549
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the uneven scattering and absorption of different light wavelengths in aquatic environments, underwater images suffer from low visibility and clear color deviations. With the advancement of autonomous underwater vehicles, extensive research has been conducted on learning-based underwater enhancement algorithms. These works can generate visually pleasing enhanced images and mitigate the adverse effects of degraded images on subsequent perception tasks. However, learning-based methods are susceptible to the inherent fragility of adversarial attacks, causing significant disruption in results. In this work, we introduce a collaborative adversarial resilience network, dubbed CARNet, for underwater image enhancement and subsequent detection tasks. Concretely, we first introduce an invertible network with strong perturbation-perceptual abilities to isolate attacks from underwater images, preventing interference with image enhancement and perceptual tasks. Furthermore, we propose a synchronized attack training strategy with both visual-driven and perception-driven attacks enabling the network to discern and remove various types of attacks. Additionally, we incorporate an attack pattern discriminator to heighten the robustness of the network against different attacks. Extensive experiments demonstrate that the proposed method outputs visually appealing enhancement images and perform averagely 6.71% higher detection mAP than state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 水生環境における様々な光波長の不均一な散乱と吸収のため、水中の画像は視界が低く、鮮やかな色差に悩まされる。 自律型水中車両の進歩に伴い、学習に基づく水中強化アルゴリズムに関する広範な研究が進められている。 これらの研究は、視覚的に満足な強調画像を生成し、劣化した画像がその後の知覚タスクに与える影響を軽減することができる。 しかし、学習に基づく手法は、敵対的攻撃の固有の脆弱さに影響され、結果に大きな混乱をもたらす。 本研究では,水中画像の強調と検出を行うために,CARNetと呼ばれる協調的対向レジリエンスネットワークを導入する。 具体的には,水中画像から攻撃を分離する強力な摂動知覚能力を有する可逆ネットワークを導入し,画像強調や知覚課題への干渉を防止した。 さらに,ネットワークが様々な種類の攻撃を識別・除去できるように,視覚駆動型と知覚型の両方による同時攻撃訓練戦略を提案する。 さらに,攻撃パターン判別器を組み込んで,攻撃に対するネットワークの堅牢性を高める。 広汎な実験により,提案手法は画像の高画質化を図り,最先端の手法よりも平均6.71%高い検出精度を実現している。

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