|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ФНКЦ РР |
||
Состязательное тестирование моделей сегментации изображенийстатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК- Авторы: Воробьев Е.А., Намиот Д.Е.
- Журнал: Программная инженерия
- Том: 16
- Номер: 4
- Год издания: 2025
- Издательство: Новые технологии
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 190
- Последняя страница: 198
- DOI: 10.17587/prin.16.190-198
- Аннотация: Сегментация изображений — одна из наиболее часто решаемых задач в обработке изображений. При этом модели сегментации изображений, как и любые другие модели глубокого обучения, подвержены состязательным атакам — специальным модификациям данных на разных этапах стандартного конвейера машинного обучения, которые препятствуют правильной работе модели и являются проблемным вопросом для практического использования моделей глубокого обучения. Рассмотрены так называемые атаки уклонения, когда модифицируются входные данные на этапе исполнения (вывода). Представлено оригинальное инструментальное средство — Segmentation Robustness Framework (SRF), предназначенное для тестирования устойчивости моделей сегментации к цифровым состязательным атакам.
- Добавил в систему: Намиот Дмитрий Евгеньевич
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Полный текст | Текст статьи | Страницы_из_pi425web-190-198.pdf | 3,0 МБ | 23 мая 2025 [dnamiot] |