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| 한글제목(Korean Title) |
ViT 기반 모델의 강건성 연구동향 |
| 영문제목(English Title) |
A Research Trends on Robustness in ViT-based Models |
| 저자(Author) |
신영재
홍윤영
김호원
Yeong-Jae Shin
Yoon-Young Hong
Ho-Won Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 29 NO. 02 PP. 0510 ~ 0512 (2022. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
컴퓨터 비전 분야에서 오랫동안 사용되었던 CNN(Convolution Neural Network)은 오분류를 일으키기 위해 악의적으로 추가된 섭동에 매우 취약하다. ViT(Vision Transformer)는 입력 이미지의 전체적인 특징을 탐색하는 어텐션 구조를 적용함으로 CNN의 국소적 특징 탐색보다 특성 픽셀에 섭동을 추가하는 적대적 공격에 강건한 특성을 보이지만 최근 어텐션 구조에 대한 강건성 분석과 다양한 공격 기법의 발달로 보안 취약성 문제가 제기되고 있다. 본 논문은 ViT가 CNN 대비 강건성을 가지는 구조적인 특징을 분석하는 연구와 어텐션 구조에 대한 최신 공격기법을 소개함으로 향후 등장할 ViT 파생 모델의 강건성을 유지하기 위해 중점적으로 다루어야 할 부분이 무엇인지 소개한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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