揭秘CVPR2018：牛津&Emotech 首创语义分割模型抗攻击鲁棒性严谨评估

2023-10-10 06:15:25

CVPR2018：语义分割模型抗攻击鲁棒性评估的创新

语义分割：计算机视觉的基石

语义分割是计算机视觉中至关重要的任务，其目标是识别图像中每个像素所属的语义类别。这对于无人驾驶汽车、医疗成像和机器人技术等应用至关重要。

传统模型的脆弱性

传统的语义分割模型在对抗性扰动下表现不佳。对抗性扰动是故意引入图像中的微小修改，这些修改对人类视觉系统来说几乎不可察觉，但足以欺骗 DNN 模型，使其产生错误的预测。这直接关系到安全性应用的可靠性，如无人驾驶汽车或用于医疗诊断的 AI 系统的稳定性。

牛津&Emotech 的评估

CVPR 2018大会上，牛津大学和 Emotech 团队首创一项严谨的语义分割模型抗攻击鲁棒性评估，引发广泛关注。该评估旨在验证语义分割模型在面对对抗性扰动时的脆弱程度，为增强计算机视觉系统的安全性提供关键 insights。

对抗性训练

牛津大学和 Emotech 团队的评估开创性地采用了一种名为“对抗性训练”的技术。对抗性训练通过引入对抗性扰动来训练模型，从而提高其对这些扰动的鲁棒性。

评估度量标准

研究人员还设计了一套新的度量标准来评估模型的抗攻击鲁棒性。这些度量标准考虑了扰动的严重程度以及模型在面对扰动时的准确性下降程度。

评估结果

评估结果表明，对抗性训练显著提高了语义分割模型的抗攻击鲁棒性。未经对抗性训练的模型在对抗性扰动下准确性大幅下降，而经过对抗性训练的模型则能保持较高的准确性。

评估还发现，不同模型在抗攻击鲁棒性方面表现大相径庭。一些模型比其他模型更能抵御对抗性扰动。这表明需要进一步的研究来开发更鲁棒的语义分割模型。

代码示例

对抗性训练语义分割模型

import tensorflow as tf

# 加载语义分割模型
model = tf.keras.models.load_model('segmentation_model.h5')

# 创建对抗性扰动发生器
adversarial_generator = tf.keras.models.load_model('adversarial_generator.h5')

# 定义对抗性训练循环
for epoch in range(100):

    # 训练对抗性训练
    adversarial_samples = adversarial_generator.predict(x_train)
    y_train_adversarial = tf.one_hot(y_train, num_classes=10)
    model.fit(adversarial_samples, y_train_adversarial, epochs=1, verbose=0)

    # 评估抗攻击鲁棒性
    y_pred_adversarial = model.predict(x_test_adversarial)
    accuracy_adversarial = tf.keras.metrics.Accuracy()(y_test, y_pred_adversarial)

    print(f'对抗性训练次数：{epoch}, 对抗性准确率：{accuracy_adversarial.numpy()}')