論文の概要: Beyond Score Changes: Adversarial Attack on No-Reference Image Quality Assessment from Two Perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13277v2
- Date: Wed, 24 Apr 2024 11:06:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-25 16:05:24.548564
- Title: Beyond Score Changes: Adversarial Attack on No-Reference Image Quality Assessment from Two Perspectives
- Title（参考訳）: スコア変更を超えて:2つの観点からの非参照画像品質評価に対する敵対的攻撃
- Authors: Chenxi Yang, Yujia Liu, Dingquan Li, Yan Zhong, Tingting Jiang,
- Abstract要約: 本稿では,画像集合内の相関関係を乱し,個々の画像の変化をスコアする相関エラーに基づく新たな攻撃フレームワークを提案する。
我々の研究は、Spearman's Rank-Order correlation Coefficient (SROCC)やMean Squared Error (MSE)のような予測エラー関連指標のようなランキング関連相関指標に焦点を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.575900555433863
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep neural networks have demonstrated impressive success in No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA). However, recent researches highlight the vulnerability of NR-IQA models to subtle adversarial perturbations, leading to inconsistencies between model predictions and subjective ratings. Current adversarial attacks, however, focus on perturbing predicted scores of individual images, neglecting the crucial aspect of inter-score correlation relationships within an entire image set. Meanwhile, it is important to note that the correlation, like ranking correlation, plays a significant role in NR-IQA tasks. To comprehensively explore the robustness of NR-IQA models, we introduce a new framework of correlation-error-based attacks that perturb both the correlation within an image set and score changes on individual images. Our research primarily focuses on ranking-related correlation metrics like Spearman's Rank-Order Correlation Coefficient (SROCC) and prediction error-related metrics like Mean Squared Error (MSE). As an instantiation, we propose a practical two-stage SROCC-MSE-Attack (SMA) that initially optimizes target attack scores for the entire image set and then generates adversarial examples guided by these scores. Experimental results demonstrate that our SMA method not only significantly disrupts the SROCC to negative values but also maintains a considerable change in the scores of individual images. Meanwhile, it exhibits state-of-the-art performance across metrics with different categories. Our method provides a new perspective on the robustness of NR-IQA models.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、NR-IQA(No-Reference Image Quality Assessment)において驚くべき成功を収めている。
しかし、最近の研究は、NR-IQAモデルが微妙な敵の摂動に対して脆弱であることを強調し、モデル予測と主観的評価の不整合をもたらす。
しかし、現在の敵対的攻撃は、個々の画像の予測スコアの摂動に焦点を合わせ、画像集合全体におけるスコア間の相関関係の重要な側面を無視している。
一方、ランキング相関と同様、NR-IQAタスクでは相関が重要な役割を担っていることに留意する必要がある。
NR-IQAモデルのロバスト性を包括的に探求するために,画像集合内の相関関係を乱し,個々の画像に変化をスコアする相関エラーベースの新たなフレームワークを導入する。
我々の研究は主に、Spearman's Rank-Order correlation Coefficient (SROCC)やMean Squared Error (MSE)のような予測エラー関連メトリクスのようなランキング関連相関指標に焦点を当てている。
そこで本研究では,SROCC-MSE-Attack (SMA) と呼ばれる2段階のSROCC-MSE-Attack (SMA) を提案する。
実験の結果,SMA法はSROCCを負の値に大きく破壊するだけでなく,個々の画像のスコアにかなりの変化をもたらすことが明らかとなった。
一方、さまざまなカテゴリのメトリクスにまたがって最先端のパフォーマンスを示す。
提案手法はNR-IQAモデルのロバスト性に関する新しい視点を提供する。
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