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#15
summarized by : Sou Uchida
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．
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）
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