关于深度图像去模糊的对抗鲁棒性
计算机视觉与模式识别
2022-10-07 v1 图像与视频处理
摘要
近期的方法采用基于深度学习的方案从模糊观测中恢复清晰图像。本文针对基于深度学习的图像去模糊方法引入对抗攻击，并评估这些神经网络对无目标攻击和有目标攻击的鲁棒性。我们证明，难以察觉的扰动即可显著削弱最先进去模糊网络的性能，甚至使输出产生截然不同的内容，这表明不仅分类任务，图像恢复任务同样亟需纳入对抗鲁棒训练。
引用
@article{arxiv.2210.02502,
title = {On Adversarial Robustness of Deep Image Deblurring},
author = {Kanchana Vaishnavi Gandikota and Paramanand Chandramouli and Michael Moeller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.02502},
year = {2022}
}
备注
ICIP 2022