#15
summarized by : Sou Uchida
Evaluating Robustness of Deep Image Super-Resolution Against Adversarial Attacks

どんな論文か?

単一画像超解像モデルにおけるAdversarial attackへの頑健性を評価. I-FGSMに基づいてBasic attack,Universal attack,Partial attackを提案.これらは一般にテクスチャを破壊するように動作するが,出力画像を任意のターゲットのように出力させるTarget attckも提案.
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新規性

超解像においてAdversarial attackへ頑健性の調査自体が新しい.

結果

Adversarial attackにより,すべてのモデルがBicubic補間より悪化.特に脆弱性はモデルサイズに相関する.また,GANを用いたモデルは精度劣化が激しい.また,CLEVERベースでネットワークのrobustness indexは,PSNRと強い負の相関があることがわかった.

その他(なぜ通ったか?等)