I detta dokument föreslår vi nya generativa modeller för att skapa kontradiktoriska exempel, något störda bilder som liknar naturliga bilder men illvilligt utformade för att lura förtränade modeller. Vi presenterar utbildningsbara djupa neurala nätverk för att omvandla bilder till kontradiktoriska perturbationer. Våra föreslagna modeller kan producera bild-agnostiska och bildberoende perturbationer för riktade och icke-målinriktade attacker. Vi visar också att liknande arkitekturer kan uppnå imponerande resultat genom att lura både klassificerings- och semantiska segmenteringsmodeller och undanröja behovet av handgjorda attackmetoder för varje uppgift. Med hjälp av omfattande experiment på utmanande högupplösta dataset som ImageNet och Cityscapes, visar vi att våra perturbationer uppnår höga lurande hastigheter med små perturbationsnormer. Dessutom är våra attacker betydligt snabbare än nuvarande iterativa metoder vid sluttidpunkten.
Däremot presenterar REF en bildberoende perturberingsmetod för klassificerings- och detektionsuppgifter.
Generative Adversarial Perturbations
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}