論文の概要: Collapse-Aware Triplet Decoupling for Adversarially Robust Image
Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07364v2
- Date: Thu, 8 Feb 2024 11:16:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-09 18:47:09.416526
- Title: Collapse-Aware Triplet Decoupling for Adversarially Robust Image
Retrieval
- Title(参考訳): 逆ロバスト画像検索のための崩壊対応トリプルトデカップリング
- Authors: Qiwei Tian, Chenhao Lin, Zhengyu Zhao, Qian Li, Chao Shen
- Abstract要約: 対人訓練は、対人的な例に対して画像検索を擁護する上で大きな成果を上げている。
ディープ・メトリック・ラーニング(DML)の既存の研究は、依然として弱敵とモデル崩壊という2つの大きな限界に悩まされている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.882000933678569
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Adversarial training has achieved substantial performance in defending image
retrieval against adversarial examples. However, existing studies in deep
metric learning (DML) still suffer from two major limitations: weak adversary
and model collapse. In this paper, we address these two limitations by
proposing collapse-aware triplet decoupling (CA-TRIDE). Specifically, TRIDE
yields a strong adversary by spatially decoupling the perturbation targets into
the anchor and the other candidates. Furthermore, CA prevents the consequential
model collapse, based on a novel metric, collapseness, which is incorporated
into the optimization of perturbation. We also identify two drawbacks of the
existing robustness metric in image retrieval and propose a new metric for a
more reasonable robustness evaluation. Extensive experiments on three datasets
demonstrate that CA-TRIDE outperforms existing defense methods in both
conventional and new metrics.
- Abstract(参考訳): 対人訓練は、対人的な例に対して画像検索を擁護する上で大きな成果を上げている。
しかし、dml(deep metric learning)における既存の研究は、弱い逆境とモデルの崩壊という2つの大きな制限に苦しめられている。
本稿では, 崩壊対応三重項分離法(CA-TRIDE)を提案する。
具体的には、トリドは摂動目標をアンカーと他の候補に空間的に分離することで強い敵対関係を生じさせる。
さらに、CAは、摂動の最適化に組み込まれた新しい計量である崩壊性に基づいて、連続モデル崩壊を防止する。
また,画像検索における既存のロバストネス指標の欠点を2つ同定し,より合理的なロバストネス評価のための新しい指標を提案する。
3つのデータセットに関する広範囲な実験によって、ca-trideは従来の防御メソッドよりも従来型と新しいメトリクスで優れていることが示されている。
関連論文リスト
- 2D Feature Distillation for Weakly- and Semi-Supervised 3D Semantic
Segmentation [92.17700318483745]
合成訓練された2Dセマンティックセマンティックセグメンテーションネットワークから高レベル特徴情報を蒸留するアイデアに基づく画像誘導ネットワーク(IGNet)を提案する。
IGNetは、ScribbleKITTI上の弱い教師付きLiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションの最先端の結果を達成し、8%のラベル付きポイントしか持たない完全な教師付きトレーニングに対して最大98%のパフォーマンスを誇っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-27T07:57:29Z) - Enhancing Robust Representation in Adversarial Training: Alignment and
Exclusion Criteria [61.048842737581865]
対人訓練 (AT) は, 頑健な特徴の学習を省略し, 対人的頑健さの低下を招いた。
非対称な負のコントラストと逆の注意によって、頑健な表現を得るためのATの一般的なフレームワークを提案する。
3つのベンチマークデータセットの実証評価により,ATの堅牢性を大幅に向上し,最先端の性能を実現することができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T07:29:29Z) - Small Object Detection via Coarse-to-fine Proposal Generation and
Imitation Learning [52.06176253457522]
本稿では,粗粒度パイプラインと特徴模倣学習に基づく小型物体検出に適した2段階フレームワークを提案する。
CFINetは、大規模な小さなオブジェクト検出ベンチマークであるSODA-DとSODA-Aで最先端の性能を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-18T13:13:09Z) - Class Anchor Margin Loss for Content-Based Image Retrieval [97.81742911657497]
距離学習パラダイムに該当する新しいレペラ・トラクタ損失を提案するが、ペアを生成する必要がなく、直接L2メトリックに最適化する。
CBIRタスクにおいて,畳み込みアーキテクチャと変圧器アーキテクチャの両方を用いて,少数ショットおよびフルセットトレーニングの文脈で提案した目的を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T12:53:10Z) - Self-Supervised Monocular Depth Estimation: Solving the Edge-Fattening
Problem [39.82550656611876]
計量学習に人気があるトリプルト損失は多くのコンピュータビジョンタスクで大きな成功を収めた。
MDEにおける生三重項損失の2つの欠点を示し、問題駆動型再設計を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-02T03:08:59Z) - MIRST-DM: Multi-Instance RST with Drop-Max Layer for Robust
Classification of Breast Cancer [62.997667081978825]
MIRST-DMと呼ばれるドロップマックス層を用いたマルチインスタンスRTTを提案し、小さなデータセット上でよりスムーズな決定境界を学習する。
提案手法は1,190画像の小さな乳房超音波データセットを用いて検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T20:25:26Z) - On Triangulation as a Form of Self-Supervision for 3D Human Pose
Estimation [57.766049538913926]
ラベル付きデータが豊富である場合, 単一画像からの3次元ポーズ推定に対する改良されたアプローチは, 極めて効果的である。
最近の注目の多くは、セミと(あるいは)弱い教師付き学習に移行している。
本稿では,多視点の幾何学的制約を,識別可能な三角測量を用いて課し,ラベルがない場合の自己監督の形式として用いることを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T19:11:54Z) - Trace-Norm Adversarial Examples [24.091216490378567]
逆探索を異なるノルムで制限すると、異なる構成の逆の例が得られる。
構造的対向摂動は、その$l_p$カウンターパートよりも大きな歪みを許容する。
それらは、(局所的な)曖昧さのように、敵の摂動の発生をある程度制御することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-02T13:37:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。