Применение состязательных атак для локализованной генерации артефактов суперразрешения

Применение состязательных атак для локализованной генерации артефактов суперразрешения

Малышев К.В. (МГУ, Москва, Россия)
Молодецких И.А. (МГУ, Москва, Россия; ЦИИ МГУ, Москва, Россия)
Ватолин Д.С. (МГУ, Москва, Россия; ЦИИ МГУ, Москва, Россия; ИПИПИИ МГУ, Москва, Россия; ИСП РАН, Москва, Россия)

Аннотация

Задача суперразрешения изображений, решаемая с помощью глубоких нейросетей, особенно генеративно-состязательных моделей, сталкивается с проблемой появления визуальных артефактов. Эти искажения ухудшают качество результата, а их автоматическое обнаружение затруднено из-за отсутствия крупных размеченных наборов данных. Целью данной работы является разработка автоматизированного метода создания таких наборов данных для обучения и оценки моделей детекции артефактов. Предлагаемый метод использует подход состязательных атак для целенаправленного создания артефактов в выходных изображениях моделей суперразрешения. В основе метода лежит модификация итеративной атаки быстрого знака градиента. Ключевое нововведение заключается в модификации функции потерь, которая позволяет максимизировать искажения в заданной области изображения, определяемой бинарной маской, и одновременно минимизировать их в остальных частях. Это обеспечивает генерацию локализованных артефактов, имитирующих естественные дефекты. Для проверки метода был создан набор данных, содержащий более 2 тысяч примеров. Результаты экспериментов показали, что предложенный набор данных обладает качественной разметкой. Методы детекции продемонстрировали на нем значение IoU более 0.7, что существенно выше результатов, достигнутых на существующих наборах данных. Разработанный метод позволяет эффективно создавать масштабируемые и качественно размеченные наборы данных. Также был разработан нейросетевой метод, который показывает более качественные результаты по сравнению с базовым подходом. Это открывает возможности для разработки более надежных методов суперразрешения, их последующей постобработки и создания эффективных детекторов артефактов.

Ключевые слова

суперразрешение изображений; артефакты изображений; генеративно-состязательные сети; состязательные атаки; метод быстрого знака градиента FGSM; семантическая сегментация; создание наборов данных; детекция артефактов.

Издание

Труды Института системного программирования РАН, том 38, вып. 2, 2026, стр. 7-20.

ISSN 2220-6426 (Online), ISSN 2079-8156 (Print).

DOI: 10.15514/ISPRAS-2026-38(2)-1

Для цитирования

Малышев К.В., Молодецких И.А., Ватолин Д.С. Применение состязательных атак для локализованной генерации артефактов суперразрешения. Труды Института системного программирования РАН, том 38, вып. 2, 2026, стр. 7-20. DOI: 10.15514/ISPRAS-2026-38(2)-1.

Полный текст статьи в формате pdf Вернуться к содержанию тома