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J-GLOBAL ID：201802235277335238   整理番号：18A0137359

意味論的画像セグメンテーションに対する一般的な敵対的摂動【Powered by NICT】

Universal Adversarial Perturbations Against Semantic Image Segmentation

著者 (4件)： Metzen Jan Hendrik ,  Kumar Mummadi Chaithanya ,  Brox Thomas ,  Fischer Volker
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCV  ページ： 2774-2783  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層学習は知覚タスクに非常に成功したことが,入力の敵対的摂動に対して脆弱であることが示された。これら摂動はヒトの準知覚不能がシステムをだますに特異的に発生させた入力に加える雑音を示した。より厳しく,入力不可知論的普遍的摂動が存在するが大部分入力のネットワークを欺く。最近の研究は,画像分類に焦点を当ててきたが,本研究では,意味的画像セグメンテーションに対する攻撃を提案し,出力としてネットワークは,所望のターゲットセグメンテーションを生成する敵対的摂動(普遍的)を生成するためのアプローチを提案した。はほぼ任意入力に対する同じ予測セグメンテーションをもたらす識別が困難な普遍的ノイズパターンが存在することを経験的に示した。さらに,他のセグメンテーションはほとんど変えずしながらセグメンテーションからターゲットクラス(例えば,全ての歩行者)を除去する普遍的な雑音の存在を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *意味論 ,  予測 ,  歩行者 ,  *摂動 ,  雑音 ,  ネットワーク ,  ヒト ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： 画像分類 ,  脆弱性 ,  深層学習 ,  *敵意 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 意味論 ,  画像セグメンテーション ,  敵対 ,  摂動