論文の概要: Benchmarking Adversarial Robustness of Image Shadow Removal with Shadow-adaptive Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10076v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 07:43:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 18:09:44.032857
- Title: Benchmarking Adversarial Robustness of Image Shadow Removal with Shadow-adaptive Attacks
- Title(参考訳): シャドウ適応アタックによる画像シャドウ除去の逆ロバスト性評価
- Authors: Chong Wang, Yi Yu, Lanqing Guo, Bihan Wen,
- Abstract要約: シャドウ除去は、画像に存在する地域影を消し去り、一貫した照明で自然の風景を再生するタスクである。
近年の深層学習技術は画像の影除去において顕著な性能を示したが、敵の攻撃に対する頑健さはほとんど解明されていない。
シャドウ画像の異なる領域の画素強度に基づいて攻撃予算を調整し, シャドウ・アダプティブ・ディベサール・アタック(シャドウ・アダプティブ・ディベサール・アタック)と呼ばれる新たなアプローチを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.071670081122203
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Shadow removal is a task aimed at erasing regional shadows present in images and reinstating visually pleasing natural scenes with consistent illumination. While recent deep learning techniques have demonstrated impressive performance in image shadow removal, their robustness against adversarial attacks remains largely unexplored. Furthermore, many existing attack frameworks typically allocate a uniform budget for perturbations across the entire input image, which may not be suitable for attacking shadow images. This is primarily due to the unique characteristic of spatially varying illumination within shadow images. In this paper, we propose a novel approach, called shadow-adaptive adversarial attack. Different from standard adversarial attacks, our attack budget is adjusted based on the pixel intensity in different regions of shadow images. Consequently, the optimized adversarial noise in the shadowed regions becomes visually less perceptible while permitting a greater tolerance for perturbations in non-shadow regions. The proposed shadow-adaptive attacks naturally align with the varying illumination distribution in shadow images, resulting in perturbations that are less conspicuous. Building on this, we conduct a comprehensive empirical evaluation of existing shadow removal methods, subjecting them to various levels of attack on publicly available datasets.
- Abstract(参考訳): シャドウ除去は、画像に存在する地域影を消し去り、一貫した照明で自然の風景を再生するタスクである。
最近のディープラーニング技術は、画像シャドウ除去において顕著な性能を示しているが、敵の攻撃に対する堅牢性はほとんど解明されていない。
さらに、多くの既存の攻撃フレームワークは、通常、入力画像全体にわたる摂動の均一な予算を割り当てるが、それはシャドウ画像の攻撃には適さないかもしれない。
これは主に、影画像内の空間的に異なる照明の特徴によるものである。
本稿では,シャドーアダプティブ・アダプティブ・アタック(シャドウアダプティブ・アタック)と呼ばれる新しい手法を提案する。
標準的な敵攻撃と異なり、影画像の異なる領域の画素強度に基づいて攻撃予算を調整する。
その結果、非シャドウ領域の摂動に対する耐性を高めつつ、シャドウ領域の最適化された対向ノイズは視覚的に知覚されにくくなった。
提案したシャドウ適応攻撃は、シャドウ画像の様々な照明分布と自然に一致し、乱れは目立たなくなる。
これに基づいて、既存のシャドウ除去手法の総合的な実証評価を行い、公開されているデータセットに対する様々なレベルの攻撃を受ける。
関連論文リスト
- SIRe-IR: Inverse Rendering for BRDF Reconstruction with Shadow and
Illumination Removal in High-Illuminance Scenes [51.50157919750782]
本稿では,環境マップ,アルベド,粗さにシーンを分解する暗黙のニューラルレンダリング逆アプローチSIRe-IRを提案する。
間接放射場、通常光、可視光、および直接光を同時に正確にモデル化することにより、影と間接光の両方を除去することができる。
強い照明の存在下でも,影の干渉を伴わずに高品質なアルベドと粗さを回収する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T10:44:23Z) - Content-based Unrestricted Adversarial Attack [53.181920529225906]
本稿では,コンテンツベース非制限攻撃という新たな非制限攻撃フレームワークを提案する。
自然像を表す低次元多様体を利用することで、像を多様体上に写像し、その逆方向に沿って最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T02:57:43Z) - ShadowFormer: Global Context Helps Image Shadow Removal [41.742799378751364]
シャドウ領域と非シャドウ領域のグローバルな文脈的相関を利用して、ディープシャドウ除去モデルを構築することは依然として困難である。
そこで我々はまず、ShandowFormerと呼ばれる新しいトランスフォーマーベースのネットワークを導出するRetinexベースのシャドウモデルを提案する。
グローバル情報を階層的にキャプチャするために,マルチスケールチャネルアテンションフレームワークが使用される。
本稿では,影と非陰影領域のコンテキスト相関を効果的にモデル化するために,影の相互作用を考慮したSIM(Shadow-Interaction Module)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-03T10:54:52Z) - ShaDocNet: Learning Spatial-Aware Tokens in Transformer for Document
Shadow Removal [53.01990632289937]
本稿では,文書陰影除去のためのトランスフォーマーモデルを提案する。
シャドウとシャドウフリーの両方の領域で、シャドウコンテキストエンコーディングとデコードを使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-30T01:46:29Z) - Estimating Reflectance Layer from A Single Image: Integrating
Reflectance Guidance and Shadow/Specular Aware Learning [66.36104525390316]
本稿では,2段階の学習手法を提案し,その課題に対処するためのリフレクタンスガイダンスとシャドウ/スペック・アウェア(S-Aware)ネットワークを提案する。
第1段階では、新規な損失の制約を伴い、影や特異性のない初期反射層を得る。
第二段改良において、反射層が影や特異点に依存しないようにさらに強制するために、入力画像と反射像を区別するS-Awareネットワークを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-27T07:26:41Z) - Shadow-Aware Dynamic Convolution for Shadow Removal [80.82708225269684]
シャドウ領域と非シャドウ領域間の相互依存を分離するための新しいシャドウ・アウェア・ダイナミック・コンボリューション(SADC)モジュールを提案する。
我々のSADCは、非シャドウ領域の色マッピングが学習しやすいという事実に触発され、軽量な畳み込みモジュールで非シャドウ領域を処理する。
我々は,非シャドウ地域からシャドウ地域への情報フローを強化するために,新しいコンボリューション内蒸留損失を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-10T14:00:48Z) - Towards High Fidelity Face Relighting with Realistic Shadows [21.09340135707926]
提案手法では,光源画像と対象画像との比(商)を所望の照明で予測する。
トレーニング中、我々のモデルは推定影マスクを用いてシャドウを正確に修正することを学ぶ。
提案手法は,被験者の表情を忠実に維持し,硬い影を正確に処理できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-02T00:28:40Z) - Self-Supervised Shadow Removal [130.6657167667636]
条件付きマスクを用いた自己教師付き学習による教師なしシングルイメージシャドウ除去ソリューションを提案する。
既存の文献とは対照的に、一対のシャドウとシャドウのない画像は必要とせず、自己スーパービジョンに頼り、画像にシャドウを取り除いて追加するために深いモデルを共同で学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T11:33:41Z) - From Shadow Segmentation to Shadow Removal [34.762493656937366]
シャドウとシャドウフリーの画像のペアの必要性は、シャドウ除去データセットのサイズと多様性を制限している。
本研究では,影画像から抽出した陰影と非陰影パッチのみを用いて,陰影除去法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-01T14:00:10Z) - Towards Feature Space Adversarial Attack [18.874224858723494]
本稿では,画像分類のためのニューラルネットに対する新たな敵攻撃を提案する。
私たちの攻撃は、抽象的な特徴、具体的にはスタイルを表す特徴の摂動に焦点を当てています。
我々の攻撃は、最先端の攻撃よりも自然に見える敵のサンプルを生成できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-26T13:56:31Z)
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。