Confrontare la robustezza di FAN e dei ViT tradizionali

La classificazione delle immagini è un aspetto fondamentale della visione artificiale. Molte applicazioni moderne, come le auto a guida autonoma, il riconoscimento di schemi insoliti, la gestione delle scorte e l'identificazione degli oggetti, dipendono parecchio da quanto bene funzionano questi sistemi di classificazione. Anche se l'Accuratezza è cruciale, la capacità di questi modelli di resistere alle sfide è altrettanto importante. Negli ultimi tempi, c'è stata una tendenza a usare i Vision Transformers (ViTs) insieme ai tradizionali Convolutional Neural Networks (CNNs) per compiti come il rilevamento degli oggetti e il riconoscimento delle azioni.

In questo studio, ci concentriamo su un modello specifico chiamato Fully Attentional Networks (Fans), che si è dimostrato più resiliente rispetto ai ViTs tradizionali. Il nostro obiettivo è condurre un confronto approfondito su quanto siano robusti questi FAN ViT di fronte alle sfide, analizzando in particolare il ruolo del design del processamento del canale attentivo.

#Definizione del Problema

Essere in grado di classificare le immagini in modo accurato è fondamentale nella visione artificiale. Applicazioni come la guida autonoma e il rilevamento degli oggetti dipendono dal fatto che questi modelli producano risultati affidabili. Tuttavia, raggiungere un'alta accuratezza spesso porta a debolezze quando i modelli affrontano attacchi avversari, situazioni in cui piccole modifiche all'input possono fuorviare il modello.

C'è stata una crescita evidente nell'uso dei ViTs per i compiti di classificazione delle immagini. La nostra ricerca esamina come i FAN ViTs si comportano rispetto ai ViTs tradizionali, in particolare in condizioni di attacco. Comprendere l'importanza del design del processamento del canale attentivo è fondamentale per questo confronto.

#Sfide e Contributi Principali

#Sfide

1. Dobbiamo capire come sono costruiti e funzionano i modelli FAN ViT con il design del canale attentivo.
2. Dobbiamo determinare come le differenze tra FAN ViTs e ViTs tradizionali influenzano la loro resilienza agli attacchi.
3. È necessario comprendere la base matematica del perché i FAN ViTs siano più robusti per il nostro studio.

Il principale contributo della nostra ricerca è fornire un'analisi approfondita delle differenze di Robustezza tra FAN ViTs e ViTs tradizionali.

#Revisione del Lavoro Correlato

Studi precedenti hanno esaminato la robustezza dei modelli di deep learning per la classificazione delle immagini. Ecco alcuni punti salienti:

1. Robustezza e Accuratezza: Uno studio ha esaminato l'equilibrio tra robustezza e accuratezza in diverse architetture CNN. Anche se ha incluso vari metodi di attacco, non ha approfondito come i modelli possono resistere agli attacchi black box.

2. Robustezza nei Vision Transformers: Altri studi hanno confrontato FAN ViTs con CNN tradizionali, concentrandosi su nuove architetture pensate per migliorare la resilienza. Tuttavia, non hanno esplorato completamente la robustezza dei ViTs tradizionali rispetto ai FAN.

3. Attacchi Adversari: Un altro articolo ha discusso la vulnerabilità dei vision transformers a vari attacchi, ma non ha considerato gli ultimi modelli FAN ViT.

In generale, gli studi esistenti spesso trascurano un confronto diretto tra FAN e ViTs tradizionali riguardo alla loro robustezza contro vari metodi di attacco.

#Approccio alla Ricerca

Nella nostra analisi, abbiamo scelto di utilizzare il dataset ImageNet, ben noto per la classificazione delle immagini. Questo dataset è composto da milioni di immagini ed è suddiviso in set di addestramento, validazione e test. Genereremo esempi avversari usando sei diversi modelli FAN ViT e li confronteremo con un modello ViT tradizionale.

#Modelli Utilizzati

1. ViT Tradizionale: Questo sarà il nostro parametro di riferimento, utilizzando il Data Efficient Image Transformer-Small (DeiT-S).
2. Modelli FAN: Analizzeremo vari modelli FAN, dove la principale differenza è che i modelli ibridi includono blocchi di convoluzione nelle ultime due fasi.

#Metodi di Attacco

Utilizzeremo quattro metodi di attacco per creare immagini avversarie:

1. Fast Gradient Sign Method (FGSM)
2. Projected Gradient Descent (PGD)
3. Iterative FGSM
4. Momentum Iterative Method (MiM)

#Utilizzo dei Dati

Utilizzeremo il dataset ImageNet per analizzare i nostri modelli, poiché è ben consolidato nella ricerca sui CNN e sui ViT. Per i nostri test, lavoreremo con un sottoinsieme di 1.000 immagini dal set di validazione per generare esempi avversari mentre calcoliamo l'accuratezza usando il set completo di 50.000 immagini.

#Impostazione Sperimentale

Inizialmente, eseguiremo il dataset ImageNet per valutare l'accuratezza sia dei modelli FAN che dei modelli ViT tradizionali. Dopo aver stabilito le prestazioni di base, applicheremo i metodi di attacco scelti per generare immagini avversarie e calcolare come ciascun modello affronta queste sfide.

#Metriche di Valutazione

Per valutare le prestazioni dei modelli sotto attacco, utilizzeremo i seguenti metodi:

1. Tasso di Successo dell'Attacco: Terrà traccia di quanto spesso i modelli identificano correttamente le immagini prima e dopo l'applicazione delle perturbazioni avversarie.

2. Metriche di Distorsione: Misureremo quanto un'immagine avversaria si discosta dall'immagine originale per valutare l'efficacia dell'attacco.

3. Trasferibilità: Per indagare come i modelli FAN si comportano contro attacchi progettati per i ViTs tradizionali, verificheremo quante immagini perturbate che hanno ingannato i ViTs abbiano anche ingannato i FAN.

#Analisi dei Risultati

Al termine dei nostri test, analizzeremo i risultati per trarre conclusioni sulla robustezza dei FAN rispetto ai ViTs tradizionali. I risultati precedenti hanno indicato che i modelli FAN generalmente si comportano meglio. Tuttavia, dobbiamo fornire prove concrete basate sui nostri esperimenti.

#Risultati Attesi

1. Prestazioni dei FAN: Ci si aspetta che i modelli FAN mostrino una resilienza migliorata contro gli attacchi white box rispetto ai ViTs tradizionali, poiché traggono beneficio dal design del canale attentivo.

2. Distanze L2 e Linf: Ci aspettiamo che le differenze nella quantità di distorsione tra ViTs tradizionali e FAN siano trascurabili, indicando che entrambi i modelli possono gestire le perturbazioni in modo simile.

3. Minore Trasferibilità per i FAN: Prevediamo che meno immagini avversarie inganneranno con successo i modelli FAN rispetto ai ViTs tradizionali, confermando che i FAN hanno difese migliorate contro gli attacchi black box.

#Conclusione

Questo studio mira a fare luce sulla robustezza dei modelli FAN in confronto ai ViTs tradizionali. Esaminando vari metodi di attacco e valutando i modelli attraverso metriche ben definite, speriamo di chiarire come il design del processamento del canale attentivo contribuisca a una migliore prestazione contro le sfide avversarie. I nostri risultati forniranno una comprensione più chiara di come diverse architetture di modelli possano essere migliorate per una migliore resilienza in applicazioni critiche della visione artificiale.