論文の概要: Unlocking Visual Secrets: Inverting Features with Diffusion Priors for Image Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10448v1
- Date: Wed, 11 Dec 2024 20:24:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 15:49:59.588055
- Title: Unlocking Visual Secrets: Inverting Features with Diffusion Priors for Image Reconstruction
- Title（参考訳）: ビジュアルシークレットのアンロック:画像再構成のための拡散プリミティブによる特徴の反転
- Authors: Sai Qian Zhang, Ziyun Li, Chuan Guo, Saeed Mahloujifar, Deeksha Dangwal, Edward Suh, Barbara De Salvo, Chiao Liu,
- Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)内の視覚表現を反転させることは、ディープラーニングのセキュリティとプライバシの分野において、困難かつ重要な問題である。
本稿では,画像合成の有望な手法である拡散モデルを用いて,特徴の反転品質を向上させることを提案する。
その結果,拡散モデルではDNNの特徴から隠れた情報を効果的に活用できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.863847574047792
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Inverting visual representations within deep neural networks (DNNs) presents a challenging and important problem in the field of security and privacy for deep learning. The main goal is to invert the features of an unidentified target image generated by a pre-trained DNN, aiming to reconstruct the original image. Feature inversion holds particular significance in understanding the privacy leakage inherent in contemporary split DNN execution techniques, as well as in various applications based on the extracted DNN features. In this paper, we explore the use of diffusion models, a promising technique for image synthesis, to enhance feature inversion quality. We also investigate the potential of incorporating alternative forms of prior knowledge, such as textual prompts and cross-frame temporal correlations, to further improve the quality of inverted features. Our findings reveal that diffusion models can effectively leverage hidden information from the DNN features, resulting in superior reconstruction performance compared to previous methods. This research offers valuable insights into how diffusion models can enhance privacy and security within applications that are reliant on DNN features.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)内の視覚表現を反転させることは、ディープラーニングのセキュリティとプライバシの分野において、困難かつ重要な問題である。
主な目的は、訓練済みのDNNが生成した未識別のターゲット画像の特徴を逆転させ、元のイメージを再構築することである。
特徴逆転は、現代の分割DNN実行技術と、抽出したDNN機能に基づく様々なアプリケーションに固有のプライバシー漏洩を理解する上で、特に重要である。
本稿では,画像合成の有望な手法である拡散モデルを用いて,特徴量反転の品質を向上させることを提案する。
また,テキストのプロンプトやフレーム間の時間的相関など,先行知識の代替形態を取り入れて,逆特徴の質をさらに向上する可能性についても検討する。
その結果,拡散モデルはDNNの特徴から隠れた情報を効果的に活用できることが判明した。
この研究は、拡散モデルがDNN機能に依存するアプリケーション内のプライバシとセキュリティをどのように強化するかに関する貴重な洞察を提供する。
関連論文リスト
- UCF-Crime-DVS: A Novel Event-Based Dataset for Video Anomaly Detection with Spiking Neural Networks [7.079697386550486]
ダイナミックビジョンセンサー(DVS)は、視覚情報を非常に高いダイナミックレンジと時間分解能を持つ離散イベントとして捉えている。
このリッチなダイナミックな情報を監視分野に導入するために、最初のDVSビデオ異常検出ベンチマークであるUCF-Crime-DVSを作成しました。
この新しいデータモダリティをフル活用するために、マルチスケールスパイキング融合ネットワーク(MSF)は、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)に基づいて設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-17T08:11:26Z) - Optimizing Spatio-Temporal Information Processing in Spiking Neural Networks via Unconstrained Leaky Integrate-and-Fire Neurons and Hybrid Coding [0.0]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューラルネットワーク(ANN)と比較してエネルギー効率が高い
SNNは、時間情報を処理する能力という重要な特徴を持っている。
本稿では,時間ステップの異なるUnconstrained Integrate-and-Fire(ULIF)ニューロンモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T13:58:35Z) - Improving Neural Surface Reconstruction with Feature Priors from Multi-View Image [87.00660347447494]
ニューラルサーフェス・コンストラクション(NSR)の最近の進歩は、ボリュームレンダリングと組み合わせることで、マルチビュー・コンストラクションを著しく改善している。
本稿では,多種多様な視覚的タスクから価値ある特徴を活用すべく,特徴レベルの一貫した損失について検討する。
DTU と EPFL を用いて解析した結果,画像マッチングと多視点ステレオデータセットによる特徴が,他のプリテキストタスクよりも優れていたことが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-04T16:09:46Z) - Manipulating Feature Visualizations with Gradient Slingshots [54.31109240020007]
本稿では,モデルの決定過程に大きな影響を及ぼすことなく,特徴可視化(FV)を操作する新しい手法を提案する。
ニューラルネットワークモデルにおける本手法の有効性を評価し,任意の選択したニューロンの機能を隠蔽する能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T18:57:17Z) - DiAD: A Diffusion-based Framework for Multi-class Anomaly Detection [55.48770333927732]
本稿では,拡散型異常検出(Difusion-based Anomaly Detection, DAD)フレームワークを提案する。
画素空間オートエンコーダ、安定拡散の復調ネットワークに接続する潜在空間セマンティックガイド(SG)ネットワーク、特徴空間事前学習機能抽出器から構成される。
MVTec-ADとVisAデータセットの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-11T18:38:28Z) - Deep Multi-Threshold Spiking-UNet for Image Processing [51.88730892920031]
本稿では,SNN(Spike Neural Networks)とU-Netアーキテクチャを組み合わせた,画像処理のためのスパイキング-UNetの概念を紹介する。
効率的なスパイキング-UNetを実現するためには,スパイクによる高忠実度情報伝播の確保と,効果的なトレーニング戦略の策定という2つの課題に直面する。
実験の結果,画像のセグメンテーションとデノイングにおいて,スパイキングUNetは非スパイキングと同等の性能を発揮することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-20T16:00:19Z) - Hiding Visual Information via Obfuscating Adversarial Perturbations [47.315523613407244]
本稿では,データの視覚的プライバシを保護するために,敵対的な視覚情報隠蔽手法を提案する。
具体的には、データの視覚情報を隠蔽する難読化対向摂動を生成する。
認識・分類タスクの実験結果から,提案手法が視覚情報を効果的に隠蔽できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-30T08:23:26Z) - Black-box Safety Analysis and Retraining of DNNs based on Feature
Extraction and Clustering [0.9590956574213348]
DNNエラーの根本原因を自動的に識別するブラックボックスアプローチであるSAFEを提案する。
これは、ImageNetで事前訓練された転送学習モデルを使用して、エラー誘発画像から特徴を抽出する。
次に、密度に基づくクラスタリングアルゴリズムを適用し、誤りのもっともらしい原因をモデル化した画像の任意の形状のクラスタを検出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-13T17:02:57Z) - Image Restoration by Deep Projected GSURE [115.57142046076164]
Ill-posed inverse problem は、デブロアリングや超解像など、多くの画像処理アプリケーションに現れる。
本稿では,一般化されたSteinUnbiased Risk Estimator(GSURE)の「投影変換」とCNNによる潜在画像のパラメータ化を含む損失関数の最小化に基づく,新たな画像復元フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-04T08:52:46Z) - Contextual Fusion For Adversarial Robustness [0.0]
ディープニューラルネットワークは、通常、1つの特定の情報ストリームを処理し、様々な種類の敵の摂動に影響を受けやすいように設計されている。
そこで我々はPlaces-CNNとImagenet-CNNから並列に抽出した背景特徴と前景特徴を組み合わせた融合モデルを開発した。
グラデーションをベースとした攻撃では,フュージョンは乱れのないデータの性能を低下させることなく,分類の大幅な改善を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-18T20:13:23Z) - Learning Deep Interleaved Networks with Asymmetric Co-Attention for
Image Restoration [65.11022516031463]
本稿では,高品質(本社)画像再構成のために,異なる状態の情報をどのように組み合わせるべきかを学習するディープインターリーブドネットワーク(DIN)を提案する。
本稿では,各インターリーブノードにアタッチメントされた非対称なコアテンション(AsyCA)を提案し,その特性依存性をモデル化する。
提案したDINはエンドツーエンドで訓練でき、様々な画像復元タスクに適用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-29T15:32:00Z) - A Flow-Guided Mutual Attention Network for Video-Based Person
Re-Identification [25.217641512619178]
Person ReIDは多くの分析および監視アプリケーションにおいて難しい問題である。
ビデオベースのReIDは最近、特徴識別時間情報をキャプチャできるので、大きな関心を集めている。
本稿では、ReIDのための追加のキューとして、人物の動作パターンを探索する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-09T18:58:11Z) - Deep Feature Consistent Variational Autoencoder [46.25741696270528]
本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)構築のための新しい手法を提案する。
ピクセル・バイ・ピクセル・ロスを使用する代わりに、入力とVAEの出力の深い特徴一貫性を強制する。
また,本手法は,顔表現の意味情報をキャプチャする潜在ベクトルを生成できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2016-10-02T15:48:36Z)
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。