Використання змагальних атак у задачах збільшення роздільної здатності зображень
Loading...
Date
2023
Authors
Новиков, Дмитро
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Метою дослідження є аналіз існуючих рішень для покращення якості зображень, і використання нейронної мережі для послідовного покращення якості змагального прикладу, доки він не буде правильно класифікуватися мережею-класифікатором. Для виконання поставленої задачі використовуватиметься навчена нейронна мережа-класифікатор, а також буде реалізована та натренована модель, заснована на архітектурі SRCNN. За допомогою змагальної атаки FGSM, що була детально розглянута та досліджена в попередній роботі, будуть створені змагальні приклади, які будуть некоректно розпізнаватися класифікатором, і для яких буде застосована вищезазначена мережа SRCNN з метою збільшення стійкості (англ. robustness) моделі-класифікатора за допомогою поєднання двох зазначених мереж.
Description
Keywords
мережа типу CNN, FGSM, алгоритм Super-Resolution, SRCNN, датасет BSDS500, бакалаврська робота