深層学習ベースのオブジェクト検出モデルに対する最小限の攻撃的な摂動の生成: 適応型マルチメトリック進化的探索アプローチ

Core Concepts

本研究は、オブジェクト検出深層学習モデルの堅牢性を評価するための効率的なアルゴリズムTM-EVOを提案する。TM-EVOは、攻撃の効果と摂動の最小化のバランスを取るための適応型マルチメトリック適合度関数を使用し、より低ノイズの攻撃的な入力を生成する。

Abstract

本論文は、深層学習ベースのオブジェクト検出モデルに対する効率的な攻撃的な入力の生成手法であるTM-EVOを提案している。

主な特徴は以下の通り:

1. 攻撃の効果、摂動の度合い、効率性のバランスを取るためのマルチメトリック適合度関数を導入している。
2. 適応型の重み付け調整と摂動低減メカニズムを備えており、ノイズの少ない攻撃的な入力の生成を可能にしている。
3. 畳み込みニューラルネットワーク(Faster R-CNN)とトランスフォーマー(DETR)ベースのオブジェクト検出モデルに対して評価を行い、従来手法であるEvoAttackと比較して、ノイズ低減の点で優れた性能を示している。
4. 実行時間の面でも従来手法と同等の効率性を維持している。

全体として、TM-EVOは効率的かつ低ノイズの攻撃的な入力を生成することができ、オブジェクト検出モデルの堅牢性評価に有効であることが示された。

Stats

オブジェクト検出モデルDETRとFaster R-CNNに対して、COCO and KITTIデータセットを使用して評価を行った。

Quotes

なし

Key Insights Distilled From

Generating Minimalist Adversarial Perturbations to Test Object-Detection Models: An Adaptive Multi-Metric Evolutionary Search Approach

by Cristopher M... at arxiv.org 04-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.17020.pdf

Deeper Inquiries

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