[论文笔记]Protecting JPEG Images Against Adversarial Attacks (Augmented MS-ROI)

最新推荐文章于 2024-10-17 13:00:49 发布
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文章标签： 深度学习 图像压缩 对抗防御
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版权
本文提出了一种改进的JPEG压缩方法，称为Augmented MS-ROI（Aug-MSROI），以增强对对抗攻击的防御能力。通过在特征图中引入随机噪声，该方法能够更准确地检测和保护图像中的语义信息，提高图像在压缩后的恢复质量和鲁棒性。实验表明，Aug-MSROI在对抗样本上的表现优于传统JPEG压缩，降低了对抗攻击的影响。

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研究背景

传统的JPEG压缩算法对于对抗攻击的防御是有限的，并且在视觉效果方面与原图存在一定差距。因此，需要针对该压缩算法进行改进，使其在保证视觉效果的同时对于对抗攻击有很强的削弱能力，并且最重要的是可以使用原始的JPEG解码算法还原图像。在本文发表之前，同样的五个作者首先研究了使用CNN进行图像压缩的过程（Semantic Perceptual Image Compression using Deep Convolution Networks），提出了Multi-Structure Region of Interest (MS-ROI)与JPEG压缩结合进行图像压缩，最大程度地保留原图的语义信息。
MS-ROI效果，左图为JPEG压缩，右图为MS-ROI

图1 MS-ROI效果，左图为JPEG压缩，右图为结合MS-ROI的JPEG压缩

主要贡献

本文主要贡献为改进了文章五个作者之前提出的MS-ROI，提出Augmented MS-ROI，

  • 通过检测图像含有丰富语义信息的位置，最大程度地保留这部分图像，从而在图片占用空间基本不变的情况下改善JPEG图像压缩质量
  • 通过在中间层加入随机噪声，提升物体检测热力图的鲁棒性

方法介绍

1、MS-ROI

本文主要基于MS-ROI进行讨论，因此首先简单介绍MS-ROI的原理。传统JPEG压

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