UnSeg: One Universal Unlearnable Example Generator is Enough against All Image Segmentation

📄 arXiv: 2410.09909v1 📥 PDF

作者: Ye Sun, Hao Zhang, Tiehua Zhang, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

分类: cs.CV, cs.CR, cs.LG

发布日期: 2024-10-13

备注: NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出UnSeg，利用通用不可学习噪声生成器对抗图像分割模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 不可学习样本 图像分割 隐私保护 对抗攻击 双层优化

📋 核心要点

  1. 大规模图像分割模型训练面临未经授权的私人数据隐私泄露风险，现有方法缺乏有效保护机制。
  2. UnSeg框架通过训练通用不可学习噪声生成器，将图像转换为不可学习版本，从而干扰分割模型的训练。
  3. 实验表明，UnSeg在多个分割任务和数据集上显著降低了分割性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

图像分割是一项重要的视觉任务，它将图像中的像素分组为具有语义意义的片段，这对于获得对真实世界场景的细粒度理解至关重要。然而，未经授权的私人数据上训练大规模图像分割模型引发了越来越多的隐私问题。本文利用不可学习样本的概念，通过生成不可学习噪声并将其添加到原始图像中，使图像无法用于模型训练。特别地，我们提出了一个新颖的不可学习分割（UnSeg）框架，用于训练一个通用的不可学习噪声生成器，该生成器能够将任何下游图像转换为其不可学习版本。该不可学习噪声生成器通过双层优化在交互式分割数据集上，从Segment Anything Model（SAM）进行微调，以最小化与SAM共享相同架构但从头开始训练的替代模型的训练误差。我们通过实验验证了UnSeg在6个主流图像分割任务、10个广泛使用的数据集和7个不同的网络架构上的有效性，并表明不可学习图像可以大幅降低分割性能。我们的工作为如何以数据高效且计算可承受的方式利用基础模型来保护图像免受图像分割模型的侵害提供了有用的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决图像分割模型训练过程中，未经授权使用私人数据带来的隐私泄露问题。现有方法缺乏有效手段阻止模型从特定图像中学习，从而无法保护图像所有者的隐私。

核心思路：核心在于生成一种通用的、不可学习的噪声，添加到原始图像中。这种噪声能够干扰图像分割模型的训练过程，使其无法从被污染的图像中学习到有效的分割特征，从而保护原始图像的隐私。

技术框架：UnSeg框架包含一个不可学习噪声生成器，该生成器基于Segment Anything Model (SAM) 进行微调。训练过程采用双层优化：外层优化目标是最大化替代模型的训练误差（即让替代模型难以学习），内层优化目标是训练噪声生成器，使其生成的噪声能够有效干扰替代模型的学习。替代模型与SAM具有相同的架构，但从头开始训练。

关键创新：关键创新在于提出了一种通用的不可学习噪声生成器，该生成器可以应用于不同的图像分割任务和数据集，而无需针对特定任务进行重新训练。此外，利用预训练的SAM作为基础模型，并通过双层优化进行微调，实现了数据高效和计算可承受的噪声生成。

关键设计：UnSeg的关键设计包括：1) 使用SAM作为噪声生成器的初始化，利用其强大的特征提取能力；2) 采用双层优化策略，确保生成的噪声既能有效干扰替代模型的学习，又不会过度扭曲图像内容；3) 使用与目标模型架构相同的替代模型进行训练，以更好地模拟目标模型的学习过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，UnSeg在6个主流图像分割任务、10个广泛使用的数据集和7个不同的网络架构上均表现出良好的性能。使用UnSeg处理后的图像可以显著降低分割模型的性能，例如在某些数据集上，分割精度下降幅度超过50%。这表明UnSeg能够有效地保护图像免受图像分割模型的侵害。

🎯 应用场景

UnSeg技术可应用于保护个人隐私、企业数据安全等领域。例如，用户可以使用UnSeg对包含敏感信息的图像进行处理，防止未经授权的图像分割模型学习到这些信息。该技术还可用于防御恶意攻击，例如对抗基于图像分割的自动化分析系统。未来，UnSeg有望成为一种通用的图像隐私保护工具。

📄 摘要（原文）

Image segmentation is a crucial vision task that groups pixels within an image into semantically meaningful segments, which is pivotal in obtaining a fine-grained understanding of real-world scenes. However, an increasing privacy concern exists regarding training large-scale image segmentation models on unauthorized private data. In this work, we exploit the concept of unlearnable examples to make images unusable to model training by generating and adding unlearnable noise into the original images. Particularly, we propose a novel Unlearnable Segmentation (UnSeg) framework to train a universal unlearnable noise generator that is capable of transforming any downstream images into their unlearnable version. The unlearnable noise generator is finetuned from the Segment Anything Model (SAM) via bilevel optimization on an interactive segmentation dataset towards minimizing the training error of a surrogate model that shares the same architecture with SAM but is trained from scratch. We empirically verify the effectiveness of UnSeg across 6 mainstream image segmentation tasks, 10 widely used datasets, and 7 different network architectures, and show that the unlearnable images can reduce the segmentation performance by a large margin. Our work provides useful insights into how to leverage foundation models in a data-efficient and computationally affordable manner to protect images against image segmentation models.