論文の概要: Formal Verification of Deep Neural Networks for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01295v5
• Date: Mon, 18 Nov 2024 09:54:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:29:14.889652
• Title: Formal Verification of Deep Neural Networks for Object Detection
• Title（参考訳）: 物体検出のためのディープニューラルネットワークの形式的検証
• Authors: Yizhak Y. Elboher, Avraham Raviv, Yael Leibovich Weiss, Omer Cohen, Roy Assa, Guy Katz, Hillel Kugler,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、現実世界のアプリケーションで広く使われているが、エラーや敵攻撃に弱いままである。 この研究は形式的検証を、より複雑なエホブジェクト検出モデルの領域に拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.947473271879451
• License:
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) are widely used in real-world applications, yet they remain vulnerable to errors and adversarial attacks. Formal verification offers a systematic approach to identify and mitigate these vulnerabilities, enhancing model robustness and reliability. While most existing verification methods focus on image classification models, this work extends formal verification to the more complex domain of emph{object detection} models. We propose a formulation for verifying the robustness of such models and demonstrate how state-of-the-art verification tools, originally developed for classification, can be adapted for this purpose. Our experiments, conducted on various datasets and networks, highlight the ability of formal verification to uncover vulnerabilities in object detection models, underscoring the need to extend verification efforts to this domain. This work lays the foundation for further research into formal verification across a broader range of computer vision applications.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、現実世界のアプリケーションで広く使われているが、エラーや敵攻撃に弱いままである。 形式的検証は、これらの脆弱性を特定して軽減するための体系的なアプローチを提供し、モデルの堅牢性と信頼性を高めます。 既存の検証手法の多くは画像分類モデルに重点を置いているが、この研究はより複雑なemph{object detection}モデルの領域に形式的検証を拡張している。 本稿では,このようなモデルのロバスト性を検証するための定式化を提案し,その目的のために,もともと分類のために開発された最先端の検証ツールをどのように適用できるかを実証する。 さまざまなデータセットやネットワーク上で実施した本実験では,オブジェクト検出モデルの脆弱性を明らかにするための形式的検証機能を強調し,検証作業をこの領域に拡張する必要性を強調した。 この研究は、幅広いコンピュータビジョンアプリケーションにわたる形式的検証に関するさらなる研究の基礎を築いた。

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