2021-12-10
机器学习模型严重易于来自对抗性示例的逃避攻击。通常，对逆势示例的修改输入类似于原始输入的修改输入，在WhiteBox设置下由对手的WhiteBox设置构成，完全访问模型。然而，最近的攻击已经显示出使用BlackBox攻击的对逆势示例的查询号显着减少。特别是，警报是从越来越多的机器学习提供的经过培训的模型的访问界面中利用分类决定作为包括Google，Microsoft，IBM的服务提供商，并由包含这些模型的多种应用程序使用的服务提供商来利用培训的模型。对手仅利用来自模型的预测标签的能力被区别为基于决策的攻击。在我们的研究中，我们首先深入潜入最近的ICLR和SP的最先进的决策攻击，以突出发现低失真对抗采用梯度估计方法的昂贵性质。我们开发了一种强大的查询高效攻击，能够避免在梯度估计方法中看到的嘈杂渐变中的局部最小和误导中的截留。我们提出的攻击方法，ramboattack利用随机块坐标下降的概念来探索隐藏的分类器歧管，针对扰动来操纵局部输入功能以解决梯度估计方法的问题。重要的是，ramboattack对对对手和目标类别可用的不同样本输入更加强大。总的来说，对于给定的目标类，ramboattack被证明在实现给定查询预算的较低失真时更加强大。我们使用大规模的高分辨率ImageNet数据集来策划我们的广泛结果，并在GitHub上开源我们的攻击，测试样本和伪影。
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由于对个人医疗保健和大流行而越来越关注，E-Health的普及是增殖的。如今，通过机器学习模型对医学诊断的增强在电子健康分析的许多方面都非常有效。然而，在经典的基于云/集中的电子健康范式范式中，所有数据都将集中存储在服务器上，以促进模型培训，这不可避免地引发隐私问题和高延迟。提出了分布式解决方案，如分散的随机梯度下降（D-SGD），以基于个人设备提供安全和及时的诊断结果。然而，D-SGD等方法受梯度消失问题，通常在早期训练阶段缓慢进行，从而阻碍培训的有效性和效率。此外，现有方法容易发生偏向具有密集数据的用户的学习模型，在为少数群体提供电子健康分析时损害公平性。在本文中，我们提出了一个分散的块坐标血统（D-BCD）学习框架，可以更好地优化分布在用于电子健康分析的分散设备上的深度神经网络的模型。三个真实数据集的基准测试实验说明了我们提出的D-BCD的有效性和实用性，其中额外的仿真研究展示了D-BCD在现实生活中的强有力的适用性。
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知识图（kg）对齐 - 指识别不同kgs中同一件事的实体的任务 - 被认为是KG构造领域中最重要的操作之一。然而，现有的对齐技术通常假设输入kgs是完整的并且同性的，这是由于域，大小和稀疏性的现实世界异质性而不是真实。在这项工作中，我们解决了与代表学习对齐不完整的KG对齐的问题。我们的KG嵌入式框架利用了两个特征频道：基于传输型和基于接近的。前者通过翻译路径捕获实体之间的一致性约束，而后者通过注意引导关系感知图形神经网络捕获KG的邻域结构。两个特征频道共同学习以在输入kgs之间交换重要特征，同时强制在同一嵌入空间中强制输入kg的输出表示。此外，我们开发了缺失的链接检测器，该探测器发现并恢复培训过程中输入kgs中的缺失链接，这有助于减轻不完整性问题，从而提高学习象征的兼容性。然后将嵌入的熔合融合以生成对准结果，并且高置信匹配节点对被更新为预先调整的监控数据以逐渐改善嵌入。经验结果表明，我们的型号比SOTA更准确，而且对不同级别的不完整性较高，高达15.2 \％。我们还证明了KGS之间交换的知识有助于揭示知识图表（A.K.A.知识完成）的看不见的事实，结果比SOTA知识图形完成技术高3.5 \％。
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近年来，视觉伪造达到了人类无法识别欺诈的复杂程度，这对信息安全构成了重大威胁。出现了广泛的恶意申请，例如名人的假新闻，诽谤或勒索，政治战中的政治家冒充，以及谣言的传播吸引观点。结果，已经提出了一种富有的视觉验证技术，以试图阻止这种危险的趋势。在本文中，我们使用全面的和经验方法，提供了一种基准，可以对视觉伪造和视觉取证进行深入的洞察。更具体地，我们开发一个独立的框架，整合最先进的假冒生成器和探测器，并使用各种标准来测量这些技术的性能。我们还对基准测试结果进行了详尽的分析，确定了在措施与对策之间永无止境的战争中的比较参考的方法的特征。
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随着人类生活中的许多实际应用，包括制造监控摄像机，分析和加工客户行为，许多研究人员都注明了对数字图像的面部检测和头部姿势估计。大量提出的深度学习模型具有最先进的准确性，如YOLO，SSD，MTCNN，解决了面部检测或HOPENET的问题，FSA-NET，用于头部姿势估计问题的速度。根据许多最先进的方法，该任务的管道由两部分组成，从面部检测到头部姿势估计。这两个步骤完全独立，不共享信息。这使得模型在设置中清除但不利用每个模型中提取的大部分特色资源。在本文中，我们提出了多任务净模型，具有利用从面部检测模型提取的特征的动机，将它们与头部姿势估计分支共享以提高精度。此外，随着各种数据，表示面部的欧拉角域大，我们的模型可以预测360欧拉角域的结果。应用多任务学习方法，多任务净模型可以同时预测人头的位置和方向。为了提高预测模型的头部方向的能力，我们将人脸从欧拉角呈现到旋转矩阵的载体。
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头部姿势估计是一个具有挑战性的任务，旨在解决与预测三维向量相关的问题，这为人机互动或客户行为中的许多应用程序提供服务。以前的研究提出了一些用于收集头部姿势数据的精确方法。但这些方法需要昂贵的设备，如深度摄像机或复杂的实验室环境设置。在这项研究中，我们引入了一种新的方法，以有效的成本和易于设置，以收集头部姿势图像，即UET-HEADBETS数据集，具有顶视图头姿势数据。该方法使用绝对方向传感器而不是深度摄像机快速设置，但仍然可以确保良好的效果。通过实验，我们的数据集已显示其分发和可用数据集之间的差异，如CMU Panoptic DataSet \ Cite {CMU}。除了使用UET符号数据集和其他头部姿势数据集外，我们还介绍了称为FSANET的全范围模型，这显着优于UET-HEALPETS数据集的头部姿势估计结果，尤其是在顶视图上。此外，该模型非常重量轻，占用小尺寸图像。
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在本文中，我们利用涉及视觉和语言互动的人类感知过程来生成对未修剪视频的连贯段落描述。我们提出了视觉语言（VL）功能，这些功能由两种模态组成，即（i）视觉方式，以捕获整个场景的全局视觉内容以及（ii）语言方式来提取人类和非人类对象的场景元素描述（例如，动物，车辆等），视觉和非视觉元素（例如关系，活动等）。此外，我们建议在对比度学习VL损失下培训我们提出的VLCAP。有关活动网字幕和YouCookii数据集的实验和消融研究表明，我们的VLCAP在准确性和多样性指标上都优于现有的SOTA方法。
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算法追索权旨在推荐提供丰富的反馈，以推翻不利的机器学习决策。我们在本文中介绍了贝叶斯追索权，这是一种模型不足的追索权，可最大程度地减少后验概率比值比。此外，我们介绍了其最小的稳健对应物，目的是对抗机器学习模型参数的未来变化。强大的对应物明确考虑了使用最佳传输（Wasserstein）距离规定的高斯混合物中数据的扰动。我们表明，可以将最终的最差目标函数分解为求解一系列二维优化子问题，因此，最小值追索问题发现问题可用于梯度下降算法。与现有的生成健壮的回流的方法相反，可靠的贝叶斯追索不需要线性近似步骤。数值实验证明了我们提出的稳健贝叶斯追索权面临模型转移的有效性。我们的代码可在https://github.com/vinairesearch/robust-bayesian-recourse上找到。
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基于坐标的体积表示有可能从图像中生成光真实的虚拟化身。但是，即使是可能未观察到的新姿势，虚拟化身也需要控制。传统技术（例如LBS）提供了这样的功能；但是，通常需要手工设计的车身模板，3D扫描数据和有限的外观模型。另一方面，神经表示在表示视觉细节方面具有强大的作用，但在变形的动态铰接式参与者方面受到了探索。在本文中，我们提出了TAVA，这是一种基于神经表示形式创建无象光动画体积参与者的方法。我们仅依靠多视图数据和跟踪的骨骼来创建演员的体积模型，该模型可以在给定的新颖姿势的测试时间中进行动画。由于塔瓦不需要身体模板，因此它适用于人类以及其他动物（例如动物）。此外，Tava的设计使其可以恢复准确的密集对应关系，从而使其适合于内容创建和编辑任务。通过广泛的实验，我们证明了所提出的方法可以很好地推广到新颖的姿势以及看不见的观点和展示基本的编辑功能。
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点云注册是许多应用程序（例如本地化，映射，跟踪和重建）的基本任务。成功的注册依赖于提取鲁棒和歧视性的几何特征。现有的基于学习的方法需要高计算能力来同时处理大量原始点。尽管这些方法取得了令人信服的结果，但由于高计算成本，它们很难在现实情况下应用。在本文中，我们介绍了一个框架，该框架使用图形注意网络有效地从经济上提取密集的特征，以进行点云匹配和注册（DFGAT）。 DFGAT的检测器负责在大型原始数据集中找到高度可靠的关键点。 DFGAT的描述符将这些关键点与邻居相结合，以提取不变的密度特征，以准备匹配。图形注意力网络使用了丰富点云之间关系的注意机制。最后，我们将其视为最佳运输问题，并使用Sinkhorn算法找到正匹配和负面匹配。我们对KITTI数据集进行了彻底的测试，并评估了该方法的有效性。结果表明，与其他最先进的方法相比，使用有效紧凑的关键点选择和描述可以实现最佳性能匹配指标，并达到99.88％注册的最高成功率。
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