論文の概要: Adversarial Purification and Fine-tuning for Robust UDC Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13629v2
• Date: Sun, 8 Sep 2024 03:46:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 03:22:55.316256
• Title: Adversarial Purification and Fine-tuning for Robust UDC Image Restoration
• Title（参考訳）: ロバストUDC画像復元のための逆浄化法と微細調整法
• Authors: Zhenbo Song, Zhenyuan Zhang, Kaihao Zhang, Zhaoxin Fan, Jianfeng Lu,
• Abstract要約: Under-Display Camera (UDC) 技術は、敵対的摂動に対する感受性によって悪化する独自の画像劣化問題に直面している。 本研究は、敵攻撃に対する堅牢性に着目し、UDC画像復元モデルの強化に焦点を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.02234305857731
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study delves into the enhancement of Under-Display Camera (UDC) image restoration models, focusing on their robustness against adversarial attacks. Despite its innovative approach to seamless display integration, UDC technology faces unique image degradation challenges exacerbated by the susceptibility to adversarial perturbations. Our research initially conducts an in-depth robustness evaluation of deep-learning-based UDC image restoration models by employing several white-box and black-box attacking methods. This evaluation is pivotal in understanding the vulnerabilities of current UDC image restoration techniques. Following the assessment, we introduce a defense framework integrating adversarial purification with subsequent fine-tuning processes. First, our approach employs diffusion-based adversarial purification, effectively neutralizing adversarial perturbations. Then, we apply the fine-tuning methodologies to refine the image restoration models further, ensuring that the quality and fidelity of the restored images are maintained. The effectiveness of our proposed approach is validated through extensive experiments, showing marked improvements in resilience against typical adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、敵の攻撃に対する堅牢性に着目し、UDC画像復元モデルの強化に焦点を当てた。 シームレスなディスプレイ統合に対する革新的なアプローチにもかかわらず、UDC技術は、対向的摂動に対する感受性により、独自の画像劣化の課題に直面している。 本研究は,複数のホワイトボックスとブラックボックス攻撃手法を用いて,深層学習に基づくUDC画像復元モデルの詳細な堅牢性評価を行う。 この評価は、現在のUDC画像復元技術の脆弱性を理解する上で重要である。 評価の後、敵の浄化とその後の微調整プロセスを統合する防衛枠組みを導入する。 まず, 拡散型逆流浄化法を用いて, 対流摂動を効果的に中和する手法を提案する。 そして,この微調整手法を適用し,画像復元モデルをさらに洗練し,復元画像の品質と忠実さを確実に維持する。 提案手法の有効性は広範囲な実験により検証され、典型的な敵攻撃に対するレジリエンスの顕著な改善が示されている。

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