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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. 人工知能と認知科学

実環境評価型進化計算を用いた単眼深度推定器への敵対的攻撃についての基礎検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229935
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229935
c9d2fc2b-f69a-4ed4-a632-f1a234f80c2a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-7Q-05.pdf IPSJ-Z85-7Q-05.pdf (1.4 MB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル 実環境評価型進化計算を用いた単眼深度推定器への敵対的攻撃についての基礎検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
鹿児島大
著者所属
鹿児島大
著者所属
鹿児島大
著者所属
鹿児島大
著者所属
鹿児島大
著者名 日下部, 尊

× 日下部, 尊

日下部, 尊

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河野, 竜士

× 河野, 竜士

河野, 竜士

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水俣, 友希

× 水俣, 友希

水俣, 友希

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大毛, 廉也

× 大毛, 廉也

大毛, 廉也

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小野, 智司

× 小野, 智司

小野, 智司

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,深層ニューラルネットワーク(Deep Neural Network: DNN)の進歩により単眼深度推定の性能は大幅に改善されており,実応用への期待が高まっている.一方でDNNは,入力画像に微小な摂動が加わることで誤分類を引き起こす敵対的攻撃の危険性が明らかにされており,単眼深度推定用のDNNにも同様の脆弱性が懸念されている.シミュレーション上で,最適化により敵対的攻撃を行うことで脆弱性を発見する手法が提案されているものの,実環境における外乱を考慮できない問題があった.本研究では実環境上で最適化を行うことで,実環境の外乱に対しても頑健な敵対的事例を生成する方式を提案する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 275-276, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:21:21.015735
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