論文の概要: Universal Robustness via Median Randomized Smoothing for Real-World Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14934v1
• Date: Thu, 23 May 2024 18:00:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 19:37:06.257328
• Title: Universal Robustness via Median Randomized Smoothing for Real-World Super-Resolution
• Title（参考訳）: 実世界超解法における中間ランダム化平滑化による普遍ロバストネス
• Authors: Zakariya Chaouai, Mohamed Tamaazousti,
• Abstract要約: 本稿では,ディープラーニング超解法のロバスト性向上のための様々な手法の普遍性について検討する。 正中性ランダム化平滑化(MRS)は, 対向学習法に比べ, 頑健性においてより一般的であることを示す。 また,提案手法により,SRモデルにより標準的な汚職をより効果的に扱えることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.638042073679073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Most of the recent literature on image Super-Resolution (SR) can be classified into two main approaches. The first one involves learning a corruption model tailored to a specific dataset, aiming to mimic the noise and corruption in low-resolution images, such as sensor noise. However, this approach is data-specific, tends to lack adaptability, and its accuracy diminishes when faced with unseen types of image corruptions. A second and more recent approach, referred to as Robust Super-Resolution (RSR), proposes to improve real-world SR by harnessing the generalization capabilities of a model by making it robust to adversarial attacks. To delve further into this second approach, our paper explores the universality of various methods for enhancing the robustness of deep learning SR models. In other words, we inquire: "Which robustness method exhibits the highest degree of adaptability when dealing with a wide range of adversarial attacks ?". Our extensive experimentation on both synthetic and real-world images empirically demonstrates that median randomized smoothing (MRS) is more general in terms of robustness compared to adversarial learning techniques, which tend to focus on specific types of attacks. Furthermore, as expected, we also illustrate that the proposed universal robust method enables the SR model to handle standard corruptions more effectively, such as blur and Gaussian noise, and notably, corruptions naturally present in real-world images. These results support the significance of shifting the paradigm in the development of real-world SR methods towards RSR, especially via MRS.
• Abstract（参考訳）: 画像超解法(SR)に関する最近の文献の多くは、2つの主要なアプローチに分類できる。 1つ目は、特定のデータセットに合わせて調整された汚職モデルを学ぶことであり、センサーノイズのような低解像度画像のノイズと腐敗を模倣することを目的としている。 しかし、このアプローチはデータ固有であり、適応性に欠ける傾向があり、その精度は目に見えない種類の画像破損に直面したときに低下する。 Robust Super-Resolution (RSR) と呼ばれる2番目のより最近のアプローチは、敵攻撃に対して堅牢にすることでモデルの一般化能力を活用することで現実世界のSRを改善することを提案する。 この2つ目のアプローチをさらに掘り下げるために、深層学習SRモデルの堅牢性を高めるための様々な手法の普遍性について検討する。 言い換えれば、我々は「強靭性法は、幅広い敵の攻撃に対処する際に、最も高い適応性を示すか?」と問う。 合成画像と実世界の画像の両方に対する広範な実験は、特定の種類の攻撃に焦点を絞る傾向にある対向学習技術と比較して、中央値ランダム化平滑化(MRS)がロバストネスの点でより一般的なことを実証的に示している。 さらに,本提案手法により,広義のロバスト手法により,ブラーやガウスノイズなどの標準汚職をより効果的に扱えるようになり,特に実世界の画像に自然に存在する汚損を解消できることを示す。 これらの結果は、現実世界のSR手法の開発において、特にMSSを通してRSRにパラダイムをシフトすることの重要性を裏付けるものである。

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