[AI] Дэвис Рой, Терк Мэтью - Компьютерное зрение. Современные методы и перспективы развития [2022, PDF, RUS]

От издательства.....................................................................................................17
Список соавторов.................................................................................................18
О редакторах..........................................................................................................20
Предисловие...........................................................................................................21
Глава 1. Кардинальные перемены в области
компьютерного зрения......................................................................................27
1.1. Введение. Компьютерное зрение и его история.............................................27
1.2. Часть A. Обзор операторов низкоуровневой обработки изображений.......31
1.2.1. Основы обнаружения краев........................................................................31
1.2.2. Оператор Кэнни............................................................................................33
1.2.3. Обнаружение сегмента линии....................................................................34
1.2.4. Оптимизация чувствительности обнаружения.......................................35
1.2.5. Работа с изменениями интенсивности фона...........................................37
1.2.6. Теория, сочетающая согласованный фильтр и конструкции
с нулевым средним.................................................................................................37
1.2.7. Структура маски (дополнительные соображения)..................................38
1.2.8. Обнаружение угла.........................................................................................40
1.2.9. Оператор «особой точки» Харриса.................................................................41
1.3. Часть B. Локализация и распознавание двухмерных объектов....................43
1.3.1. Подход к анализу формы на основе центроидного профиля................43
1.3.2. Схемы обнаружения объектов на основе преобразования Хафа..........46
1.3.3. Применение преобразования Хафа для обнаружения линий...............50
1.3.4. Использование RANSAC для обнаружения линий...................................51
1.3.5. Теоретико-графовый подход к определению положения объекта.......54
1.3.6. Использование обобщенного преобразования Хафа для экономии
вычислений.............................................................................................................57
1.3.7. Подходы на основе частей...........................................................................59
1.4. Часть C. Расположение трехмерных объектов и важность
неизменности..............................................................................................................60
1.4.1. Введение в трехмерное зрение...................................................................60
1.4.2. Неоднозначность положения при перспективной проекции................64
1.4.3. Инварианты как помощь в трехмерном распознавании.......................68
1.4.4. Кросс-коэффициенты: концепция «отношения коэффициентов».......69
1.4.5. Инварианты для неколлинеарных точек..................................................71
1.4.6. Обнаружение точки схода...........................................................................73
1.4.7. Подробнее о точках схода............................................................................75
1.4.8. Промежуточный итог: значение инвариантов........................................76
1.4.9. Преобразование изображения для калибровки камеры........................77
1.4.10. Калибровка камеры....................................................................................80
1.4.11. Внутренние и внешние параметры.........................................................82
1.4.12. Многоракурсное зрение............................................................................83
1.4.13. Обобщенная геометрия стереозрения....................................................84
1.4.14. Существенная матрица..............................................................................85
1.4.15. Фундаментальная матрица.......................................................................87
1.4.16. Свойства существенной и фундаментальной матриц..........................88
1.4.17. Расчет фундаментальной матрицы..........................................................88
1.4.18. Усовершенствованные методы триангуляции.......................................89
1.4.19. Достижения и ограничения многоракурсного зрения.........................90
1.5. Часть D. Отслеживание движущихся объектов................................................90
1.5.1. Основные принципы отслеживания..........................................................90
1.5.2. Альтернативы вычитанию фона................................................................94
1.6. Часть E. Анализ текстур.......................................................................................98
1.6.1. Введение.........................................................................................................98
1.6.2. Основные подходы к анализу текстур.......................................................99
1.6.3. Метод Лоуза на основе энергии текстуры...............................................101
1.6.4. Метод собственного фильтра Аде............................................................103
1.6.5. Сравнение методов Лоуза и Аде...............................................................105
1.6.6. Последние разработки...............................................................................106
1.7. Часть F. От искусственных нейронных сетей к методам глубокого
обучения.....................................................................................................................106
1.7.1. Введение: как ИНС превратились в СНС.................................................106
1.7.2. Параметры, определяющие архитектуру CNN.......................................109
1.7.3. Архитектура сети AlexNet..........................................................................110
1.7.4. Архитектура сети VGGNet Симоняна и Зиссермана..............................113
1.7.5. Архитектура DeconvNet..............................................................................116
1.7.6. Архитектура SegNet....................................................................................118
1.7.7. Применение глубокого обучения для отслеживания объектов............120
1.7.8. Применение глубокого обучения в классификации текстур................124
1.7.9. Анализ текстур в мире глубокого обучения............................................128
1.8. Часть G. Заключение..........................................................................................129
Благодарности...........................................................................................................130
Литературные источники........................................................................................130
Об авторе главы.........................................................................................................135
Глава 2. Современные методы робастного обнаружения
объектов..................................................................................................................137
2.1. Введение..............................................................................................................137
2.2. Предварительные положения..........................................................................139
2.3. R-CNN...................................................................................................................141
2.3.1. Внутреннее устройство..............................................................................141
2.3.2. Обучение......................................................................................................142
2.4. Сеть SPP-Net........................................................................................................142
2.5. Сеть Fast R-CNN..................................................................................................143
2.5.1. Архитектура.................................................................................................144
2.5.2. Пулинг ROI...................................................................................................144
2.5.3. Многозадачная функция потери..............................................................145
Классификация.................................................................................................145
Регрессия ограничивающей рамки...............................................................145
2.5.4. Стратегия тонкой настройки....................................................................146
2.6. Faster R-CNN........................................................................................................146
2.6.1. Архитектура.................................................................................................147
2.6.2. Сети прогнозирования регионов.............................................................147
2.7. Каскадная R-CNN................................................................................................149
2.7.1. Каскадная архитектура R-CNN..................................................................150
2.7.2. Каскадная регрессия ограничивающей рамки.......................................151
2.7.3. Каскадное обнаружение.............................................................................152
2.8. Представление разномасштабных признаков..............................................152
2.8.1. Архитектура МС-CNN.................................................................................154
2.8.1.1. Архитектура.........................................................................................154
2.8.2. Сеть FPN.......................................................................................................155
2.8.2.1. Архитектура.........................................................................................156
2.9. Архитектура YOLO.............................................................................................158
2.10. Сеть SSD.............................................................................................................159
2.10.1. Архитектура...............................................................................................159
2.10.2. Обучение....................................................................................................160
2.11. RetinaNet............................................................................................................161
2.11.1. Фокальная потеря.....................................................................................161
2.12. Производительность детекторов объектов..................................................162
2.13. Заключение.......................................................................................................163
Литературные источники........................................................................................164
Об авторах главы.......................................................................................................165
Глава 3. Обучение с ограниченным подкреплением –
статические и динамические задачи.......................................................167
3.1. Введение..............................................................................................................168
3.2. Контекстно-зависимое активное обучение...................................................168
3.2.1. Активное обучение.....................................................................................169
3.2.2. Важность контекста активного обучения...............................................172
3.2.3. Фреймворк контекстно-зависимого активного обучения...................174
3.2.4. Практическое применение........................................................................177
3.3. Локализация событий при слабой разметке..................................................180
3.3.1. Архитектура сети........................................................................................183
3.3.2. k-max множественное обучение...............................................................183
3.3.3. Сходство совместных действий................................................................184
3.3.4. Практическая реализация.........................................................................186
3.4. Семантическая сегментация с использованием слабой разметки............189
3.4.1. Слабые метки для классификации категорий........................................191
3.4.2. Слабые метки для выравнивания признаков.........................................192
3.4.3. Оптимизация сети......................................................................................194
3.4.4. Получение слабой разметки.....................................................................195
3.4.5. Применения.................................................................................................196
3.4.6. Визуализация выходного пространства..................................................198
3.5. Обучение с подкреплением со слабой разметкой для динамических
задач............................................................................................................................199
3.5.1. Обучение прогнозированию подцелей...................................................202
3.5.2. Предварительное обучение с учителем..................................................204
3.5.3. Практическое применение........................................................................204
3.6. Выводы.................................................................................................................207
Благодарности...........................................................................................................209
Литературные источники........................................................................................209
Об авторах главы.......................................................................................................215
Глава 4. Эффективные методы глубокого обучения........................216
4.1. Сжатие модели....................................................................................................216
4.1.1. Прореживание параметров.......................................................................217
4.1.2. Низкоранговая факторизация..................................................................220
4.1.3. Квантование................................................................................................221
4.1.4. Дистилляция знаний..................................................................................225
4.1.5. Автоматическое сжатие модели...............................................................226
4.2. Эффективные архитектуры нейронных сетей..............................................230
4.2.1. Стандартный сверточный слой................................................................231
4.2.2. Эффективные сверточные слои................................................................231
4.2.3. Разработанные вручную эффективные модели CNN............................232
4.2.4. Поиск нейронной архитектуры................................................................236
4.2.5. Поиск нейронной архитектуры, ориентированной
на оборудование...................................................................................................239
4.3. Заключение.........................................................................................................246
Литературные источники........................................................................................246
Глава 5. Условная генерация изображений и управляемая
генерация визуальных паттернов.............................................................254
5.1. Введение..............................................................................................................254
5.2. Изучение визуальных паттернов: краткий исторический обзор...............258
5.3. Классические генеративные модели...............................................................260
5.4. Глубокие генеративные модели.......................................................................261
5.5. Глубокая условная генерация изображений..................................................266
5.6. Разделенные представления в управляемом синтезе паттернов..............267
5.6.1. Разделение визуального содержания и стиля........................................267
5.6.2. Разделение структуры и стиля..................................................................274
5.6.3. Разделение личности и атрибутов...........................................................277
5.7. Заключение.........................................................................................................284
Литературные источники........................................................................................284
Глава 6. Глубокое распознавание лиц с использованием
полных и частичных изображений...........................................................289
6.1. Введение..............................................................................................................289
6.1.1. Модели глубокого обучения......................................................................291
6.2. Компоненты системы глубокого распознавания лиц..................................297
6.2.1. Пример обученной модели CNN для распознавания лиц....................298
6.3. Распознавание лиц с использованием полных изображений лица...........301
6.3.1. Проверка подобия с использованием модели FaceNet.........................303
6.4. Глубокое распознавание неполных изображений лица...............................304
6.5. Обучение специальной модели для полных и частичных
изображений лица....................................................................................................307
6.5.1. Предлагаемая архитектура модели..........................................................309
6.5.2. Фаза обучения модели...............................................................................309
6.6. Заключение.........................................................................................................310
Литературные источники........................................................................................312
Об авторе главы.........................................................................................................313
Глава 7. Адаптация домена с использованием неглубоких
и глубоких нейросетей , обучаемых без учителя...............................314
7.1. Введение..............................................................................................................314
7.2. Адаптация домена с использованием многообразия...................................316
7.2.1. Адаптация домена без учителя с использованием произведения
многообразий........................................................................................................317
7.3. Адаптация домена без учителя с использованием словарей......................319
7.3.1. Общий словарь доменной адаптации......................................................321
7.3.2. Совместная иерархическая адаптация домена и изучение
признаков..............................................................................................................325
7.3.3. Инкрементное изучение словаря для адаптации предметной
области без учителя..............................................................................................330
7.4. Адаптация домена с использованием глубоких сетей, обучаемых
без учителя.................................................................................................................334
7.4.1. Дискриминационные подходы к адаптации предметной области.....335
7.4.2. Генеративные подходы к адаптации домена.........................................338
7.5. Заключение.........................................................................................................346
Литературные источники........................................................................................346
Об авторах главы.......................................................................................................352
Глава 8. Адаптация домена и непрерывное обучение
семантической сегментации.........................................................................353
8.1. Введение..............................................................................................................353
8.1.1. Формальная постановка задачи...............................................................355
8.2. Адаптация домена без учителя........................................................................356
8.2.1. Формулировка задачи адаптации домена..............................................358
8.2.2. Основные подходы к адаптации..............................................................359
8.2.2.1. Адаптация на входном уровне..........................................................360
8.2.2.2. Адаптация на уровне признаков.......................................................361
8.2.2.3. Адаптация на уровне выхода.............................................................362
8.2.3. Методы адаптации домена без учителя..................................................362
8.2.3.1. Состязательная адаптация домена...................................................362
8.2.3.2. Генеративная адаптация....................................................................366
8.2.3.3. Несоответствие классификатора......................................................368
8.2.3.4. Самостоятельное обучение................................................................369
8.2.3.5. Многозадачность.................................................................................372
8.3. Непрерывное обучение.....................................................................................373
8.3.1. Формулировка задачи непрерывного обучения....................................374
8.3.2. Особенности непрерывного обучения в семантической
сегментации..........................................................................................................376
8.3.3. Методы поэтапного обучения..................................................................378
8.3.3.1. Дистилляция знаний...........................................................................378
8.3.3.2. Замораживание параметров..............................................................380
8.3.3.3. Геометрическая регуляризация на уровне признаков..................380
8.3.3.4. Новые направления............................................................................381
8.4. Заключение.........................................................................................................382
Благодарности...........................................................................................................382
Литературные источники........................................................................................382
Об авторах главы.......................................................................................................389
Глава 9. Визуальное отслеживание движущихся объектов.........390
9.1. Введение..............................................................................................................390
9.1.1. Определение задачи отслеживания.........................................................390
9.1.2. Затруднения при отслеживании...............................................................391
9.1.3. Обоснование методики..............................................................................392
9.1.4. Историческая справка................................................................................393
9.2. Методы на основе шаблонов............................................................................394
9.2.1. Основы..........................................................................................................394
9.2.2. Показатели качества модели....................................................................396
9.2.3. Нормализованная кросс-корреляция......................................................398
9.2.4. Чисто фазовый согласованный фильтр...................................................399
9.3. Методы последовательного обучения............................................................400
9.3.1. Фильтр MOSSE.............................................................................................401
9.3.2. Дискриминативные корреляционные фильтры....................................403
9.3.3. Подходящие признаки для DCF................................................................405
9.3.4. Отслеживание в масштабном пространстве..........................................406
9.3.5. Пространственное и временное взвешивание......................................408
9.4. Методы, основанные на глубоком обучении.................................................410
9.4.1. Глубокие признаки в DCF..........................................................................411
9.4.2. Адаптивные глубокие признаки..............................................................413
9.4.3. DCF сквозного обучения............................................................................414
9.5. Переход от отслеживания к сегментации.......................................................416
9.5.1. Сегментация видеообъектов.....................................................................416
9.5.2. Генеративный метод VOS..........................................................................417
9.5.3. Дискриминативный метод VOS................................................................419
9.6. Выводы.................................................................................................................420
Благодарности...........................................................................................................421
Литературные источники........................................................................................422
Об авторе главы.........................................................................................................429
Глава 10. Длительное отслеживание объекта на основе
глубокого обучения...........................................................................................430
10.1. Введение............................................................................................................431
10.1.1. Трудности отслеживания видеообъектов.............................................432
10.1.1.1. Видовые проблемы отслеживания..................................................432
10.1.1.2. Проблемы машинного обучения при отслеживании...................433
10.1.1.3. Технические проблемы при отслеживании...................................435
10.2. Краткосрочное визуальное отслеживание объекта....................................435
10.2.1. Неглубокие трекеры.................................................................................436
10.2.2. Глубокие трекеры......................................................................................438
10.2.2.1. Отслеживание на основе корреляционного фильтра..................438
10.2.2.2. Отслеживание на основе некорреляционных фильтров.............440
10.3. Долгосрочное визуальное отслеживание объекта......................................441
10.3.1. Устаревание модели при длительном отслеживании.........................442
10.3.2. Исчезновение и повторное появление цели........................................446
10.3.3. Долгосрочные трекеры............................................................................446
10.3.3.1. Предварительное обучение и сиамские трекеры.........................446
10.3.4. Инвариантность и эквивариантность представления........................452
10.3.4.1. Инвариантность при отслеживании...............................................452
10.3.4.2. Эквивариантность при отслеживании...........................................454
10.3.4.3. Эквивариантность переноса............................................................456
10.3.4.4. Эквивариантность вращения..........................................................458
10.3.4.5. Эквивариантность масштаба...........................................................461
10.3.4.6. Эффективность сиамских трекеров................................................464
10.3.4.7. Гибридное обучение с сиамскими трекерами...............................464
10.3.4.8. Последовательное обучение помимо сиамских трекеров..........467
10.3.5. Наборы данных и тесты...........................................................................468
10.4. Заключение.......................................................................................................468
Литературные источники........................................................................................469
Об авторах главы.......................................................................................................473
Глава 11. Обучение пониманию сцены на основании
действий..................................................................................................................474
11.1. Введение............................................................................................................474
11.2. Аффордансы объектов.....................................................................................476
11.2.1. Зачем аффордансы нужны компьютерному зрению?........................477
11.2.2. Первые исследования на тему аффордансов........................................479
11.2.3. Обнаружение, классификация и сегментация аффордансов.............480
11.2.3.1. Обнаружение аффордансов по геометрическим признакам.....480
11.2.3.2. Семантическая сегментация и классификация
по изображениям.............................................................................................482
11.2.4. Аффорданс в контексте распознавания действий и обучения
роботов...................................................................................................................484
11.2.4.1. Распознавание действий..................................................................484
11.2.4.2. Изучение аффордансов в зрении роботов.....................................485
11.2.5. Промежуточный итог – изучение аффордансов..................................486
11.3. Функциональный анализ манипуляций.......................................................487
11.3.1. Активное взаимодействие между познанием и восприятием..........487
11.3.2. Грамматика действий..............................................................................488
11.3.2.1. Различные реализации грамматики..............................................490
11.3.2.2. Являются ли грамматики выразительными и лаконичными
описаниями?.....................................................................................................491
11.3.3. Модули для понимания действий..........................................................491
11.3.3.1. Захватывание: важный признак для понимания действий.......491
11.3.3.2. Геометрические факторы для робастизации................................494
11.3.4. Проблематика понимания деятельности..............................................495
11.4. Понимание функциональной сцены посредством глубокого
обучения с помощью языка и зрения....................................................................496
11.4.1. Атрибуты в обучении без ознакомления..............................................498
11.4.2. Общие пространства для встраивания..................................................499
11.4.3. Построение семантических векторных пространств..........................502
11.4.3.1. word2vec..............................................................................................502
11.4.4. Общие пространства представления и графовые модели.................503
11.5. Перспективные направления исследований...............................................505
11.6. Выводы..............................................................................................................507
Благодарности...........................................................................................................508
Литературные источники........................................................................................508
Об авторах главы.......................................................................................................513
Глава 12. Сегментация событий во времени
с использованием когнитивного самообучения................................515
12.1. Введение............................................................................................................516
12.2. Теория сегментации событий в когнитивной науке..................................518
12.3. Вариант 1: однопроходная сегментация во времени
с использованием предсказания............................................................................521
12.3.1. Извлечение и кодирование признаков.................................................523
12.3.2. Рекуррентное прогнозирование для прогнозирования
признаков..............................................................................................................524
12.3.3. Реконструкция признаков.......................................................................525
12.3.4. Функция потерь при самообучении......................................................525
12.3.5. Механизм стробирования на основе ошибок....................................526
12.3.6. Адаптивное обучение для повышения робастности.........................527
12.3.7. Промежуточный итог...........................................................................529
12.3.7.1. Наборы данных..............................................................................529
12.3.7.2. Метрики оценки............................................................................529
12.3.7.3. Вариативные исследования..........................................................530
12.3.7.4. Количественная оценка................................................................531
12.3.7.5. Качественная оценка........................................................................533
12.4. Вариант 2: сегментация с использованием моделей событий
на основе внимания.................................................................................................534
12.4.1. Извлечение признаков.............................................................................536
12.4.2. Модуль внимания.....................................................................................537
12.4.3. Функция потерь, взвешенная по движению.........................................537
12.4.4. Результаты.................................................................................................538
12.4.4.1. Набор данных.....................................................................................539
12.4.4.2. Критерии оценки...............................................................................539
12.4.4.3. Вариативные исследования.............................................................540
12.4.4.4. Количественная оценка....................................................................542
12.4.4.5. Качественная оценка........................................................................542
12.5. Вариант 3: пространственно-временная локализация
с использованием карты предсказательных потерь...........................................544
12.5.1. Извлечение признаков.............................................................................544
12.5.2. Иерархический стек предсказания........................................................546
12.5.3. Потеря предсказания...............................................................................547
12.5.4. Извлечение каналов действий................................................................548
12.5.5. Результаты.................................................................................................548
12.5.5.1. Данные................................................................................................548
12.5.5.2. Показатели и базовые уровни.........................................................549
12.5.5.3. Количественная оценка....................................................................550
12.5.5.4. Качественная оценка........................................................................554
12.6. Другие подходы к сегментации событий в компьютерном зрении.........556
12.6.1. Методы на основе обучения с учителем...............................................556
12.6.2. Методы на основе частичного обучения с учителем..........................557
12.6.3. Методы на основе обучения без учителя..............................................557
12.6.4. Методы на основе самообучения...........................................................558
12.7. Выводы...............................................................................................................559
Благодарности...........................................................................................................560
Литературные источники........................................................................................560
Об авторах главы.......................................................................................................567
Глава 13. Вероятностные методы обнаружения аномалий
в данных временных рядов с использованием обученных
моделей для мультимедийных самосознательных систем.........568
13.1. Введение............................................................................................................569
13.2. Базовые понятия и текущее положение дел................................................571
13.2.1. Генеративные модели..............................................................................571
13.2.2. Модели динамической байесовской сети (DBN)..................................571
13.2.3. Вариационный автокодировщик...........................................................573
13.2.4. Типы аномалий и методы обнаружения аномалий............................574
13.2.5. Обнаружение аномалий в данных низкой размерности....................577
13.2.6. Обнаружение аномалий в многомерных данных................................578
13.3. Архитектура вычисления аномалии в самосознательных системах.......579
13.3.1. Общее описание архитектуры................................................................579
13.3.2. Модель обобщенной динамической байесовской сети (GDBN).........581
13.3.3. Алгоритм логического вывода в реальном времени...........................584
13.3.4. Измерения мультимодальных аномалий.............................................586
13.3.4.1. Дискретный уровень.........................................................................588
13.3.4.2. Непрерывный уровень.....................................................................588
13.3.4.3. Уровень наблюдения.........................................................................589
13.3.5. Использование обобщенных ошибок для непрерывного
обучения.................................................................................................................589
13.4. Пример: обнаружение аномалий в мультисенсорных данных
от автомобиля с самосознанием............................................................................590
13.4.1. Описание условий эксперимента...........................................................590
13.4.2. Обучение модели DBN.............................................................................591
13.4.3. Многоуровневое обнаружение аномалий.............................................592
13.4.3.1. Задача объезда пешеходов...............................................................593
13.4.3.2. Задача разворота...............................................................................594
13.4.3.3. Аномалии на уровне изображения.................................................596
13.4.3.4. Оценка обнаружения аномалий......................................................596
13.4.4. Аномалии проприоцептивных сенсорных данных.............................598
13.4.5. Дополнительные результаты..................................................................599
13.5. Выводы..............................................................................................................600
Литературные источники........................................................................................600
Об авторах главы.......................................................................................................603
Глава 14. Методы PnP и глубокой развертки
для восстановления изображения............................................................605
14.1. Введение............................................................................................................605
14.2. Алгоритм полуквадратичного разделения (HQS).......................................609
14.3. Глубокое восстановление изображения по методу PnP.............................610
14.3.1. Предварительное изучение глубокого шумоподавителя CNN..........612
14.3.1.1. Шумоподавляющая сетевая архитектура......................................613
14.3.2. Методика обучения..................................................................................614
14.3.3. Результаты удаления шума.....................................................................615
14.3.3.1. Удаление шума с изображений в градациях серого.....................615
14.3.3.2. Удаление шума с цветного изображения.......................................616
14.3.4. Алгоритм HQS для PnP IR........................................................................617
14.3.4.1. Алгоритм полуквадратичного разделения (HQS)........................617
14.3.4.2. Общая методика настройки параметров.......................................617
14.3.4.3. Периодический геометрический самосогласованный
ансамбль............................................................................................................618
14.4. Восстановление изображения методом глубокой развертки....................619
14.4.1. Сеть глубокой развертки.........................................................................620
14.4.1.1. Модуль данных 𝒟...............................................................................620
14.4.1.2. Модуль приора 𝒫...............................................................................620
14.4.1.3. Модуль гиперпараметров ℋ............................................................621
14.4.2. Сквозное обучение...................................................................................622
14.5. Эксперименты..................................................................................................622
14.5.1. Устранение размытия изображения......................................................623
14.5.1.1. Количественные и качественные результаты...............................624
14.5.1.3. Промежуточные результаты............................................................625
14.5.2. Сверхразрешение одиночного изображения (SISR)............................627
14.5.2.1. Количественное и качественное сравнение..................................628
14.6. Заключение.......................................................................................................632
Благодарности...........................................................................................................633
Литературные источники........................................................................................633
Об авторах главы.......................................................................................................638
Глава 15. Атаки на визуальные системы и защита
от злоумышленников.......................................................................................640
15.1. Введение............................................................................................................640
15.2. Определение проблемы..................................................................................641
15.3. Свойства состязательной атаки.....................................................................643
15.4. Типы возмущений...........................................................................................644
15.5. Сценарии атаки................................................................................................645
15.5.1. Целевые модели........................................................................................645
15.5.1.1. Модели для задач, связанных с изображениями..........................648
15.5.1.2. Модели для видеозадач....................................................................649
15.5.2. Наборы данных и метки..........................................................................651
15.5.2.1. Наборы данных изображений.........................................................651
15.5.2.2. Наборы видеоданных.......................................................................652
15.6. Обработка изображений.................................................................................654
15.7. Классификация изображений.........................................................................655
15.7.1. Белый ящик, ограниченные атаки.........................................................655
15.7.2. Белый ящик, атаки на основе контента.................................................659
15.7.3. Атаки методом черного ящика...............................................................659
15.8. Семантическая сегментация и обнаружение объектов.............................661
15.9. Отслеживание объекта....................................................................................662
15.10. Классификация видео...................................................................................664
15.11. Защита от состязательных атак противника.............................................666
15.11.1. Обнаружение атаки................................................................................666
15.11.2. Маскировка градиента...........................................................................668
15.11.3. Устойчивость модели.............................................................................670
15.12. Выводы............................................................................................................672
Благодарность............................................................................................................673
Литературные источники........................................................................................673
Об авторах главы.......................................................................................................682
Предметный указатель....................................................................................683