SRM滤波器与双线性池化

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分类专栏：深度学习文章标签： SRM滤波器双线性池化

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/C_chuxin/article/details/103981255

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【时间】2020.01.14

【题目】SRM滤波器与双线性池化

在【CVPR 2018】Learning Rich Features for Image Manipulation Detection(图像篡改检测)中，提到了通过SRM滤波获得噪声图片，以及最后通过双线性池化（Bilinear pool）融合两条支路。

1、SRM滤波器

SRM指是《 Rich models for steganalysis of digital images》中提出来的，所以应该是Steganalysis Rich Model的缩写，富隐写分析模型的意思。论文中使用下面3个滤波器获得噪声图片：

输入RGB图片，通过上面的 3个滤波器获得通道数依旧为3的特征。在keras中通过Conv层实现如下：

def SRMLayer(x):
    q = [4.0, 12.0, 2.0]
    filter1 = [[0, 0, 0, 0, 0],
            [0, -1, 2, -1, 0],
            [0, 2, -4, 2, 0],
            [0, -1, 2, -1, 0],
            [0, 0, 0, 0, 0]]
    filter2 = [[-1, 2, -2, 2, -1],
            [2, -6, 8, -6, 2],
            [-2, 8, -12, 8, -2],
            [2, -6, 8, -6, 2],
            [-1, 2, -2, 2, -1]]
    filter3 = [[0, 0, 0, 0, 0],
            [0, 0, 0, 0, 0],
            [0, 1, -2, 1, 0],