hcliucs/APSD

What it solves

$L_p$ norms, PSNR, 및 SSIM과 같은 전통적인 지표는 이미지 내 적대적 섭동의 은폐성을 인간이 실제로 어떻게 인지하는지 정확하게 반영하지 못하는 경우가 많습니다. 이 프로젝트는 수학적 거리 지표를 인간의 인지 방식에 맞춘 객관적 점수로 대체하여, 인간 중심의 관점에서 적대적 은폐성을 측정하는 방법을 제공합니다.

How it works

이 프로젝트는 세 가지 주요 구성 요소를 도입합니다:

1. Subjective Assessment Protocol: 인간 관찰자가 먼저 섭동을 "강함" 또는 "약함"의 은폐성으로 분류한 다음, Scaled Grayscale Difference Maps (SGDM)를 사용하여 세밀한 등급을 매기는 2단계 프로세스입니다.
2. APSD Dataset: 12가지 다른 공격 방법(경사도 기반, 최적화 기반, 생성 모델 포함)에 걸친 10,586개의 클린-적대적 이미지 쌍으로 구성된 대규모 벤치마크입니다. 60명의 인간 관찰자의 평균 의견 점수 (MOS) が含ま되어 있습니다.
3. A2SM Model: 셀프-, 크로스-, 및 공간-어텐션 메커니즘을 사용하여 전역적 및 지역적 특징을 결합하여 은폐성 점수를 예측함으로써 인간의 채점점 방식을 모방하는 어텐션 기반 객관적 모델입니다.