ManTra-Net: Manipulation Tracing Network For Detection And Localization of Image Forgeries With Anom

最新推荐文章于 2024-10-11 20:48:55 发布
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篡改检测问题可以看作是特殊的语义分割问题

是一个局部异常检测问题。

在这里插入图片描述

重点

在这里插入图片描述

主要贡献

（1）ZPool2D DNN层，以Z-score方式标准化了局部特征与其参考之间的差异；
（2）从远到近的分析，该分析对从不同分辨率汇集的ZPool2D特征图执行Conv2DLSTM顺序分析。

ZPool2D计算

区域的主要特征定义为所有像素的平均。

主要特征和其他特征的差异为DF，是像素的数值-主要特征的数值。
ZF为DF的标准化。
在这里插入图片描述
像素级的分类。输出每个像素的pred篡改类型，总计为385个小类别。

385个小类别是由篡改类型分类 7分类 细化分类。
压缩、模糊、形态学、对比度操作、附加噪声、重采样和量化
在这里插入图片描述

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【篡改检测 2】ManTra-Net: Manipulation Tracing Network For Detection And Localization
二十二画生
07-23 2525
前言 《ManTra-Net: Manipulation Tracing Network For Detection And Localization of Image Forgeries With Anomalous Features》 是sponsored by the Defense Advanced Research Projects Agency under agreement num- ber FA8750-16-2-0204 一作是中国人，但是在为美国干事情，这让我想起了一个可怕的数字：88%
【论文笔记】ManTra-Net:Manipulation Tracing Network For Detection And Localization of Image Forgeries With
weixin_45366180的博客
11-12 2058
本文提出了一个不需要额外的预处理和后处理的、端到端的篡改检测网络ManTra-Net。ManTra-Net是一个完全卷积的网络，可以处理任意大小的图像和许多已知的伪造类型，如拼接、复制移动、删除、增强，甚至未知类型。主要的贡献在于用一个自监督学习的方式从385种篡改类型中学习特征。并且将篡改定位问题当做一个局部异常点检测问题来解决，使用Z-score特征捕获局部异常，使用LSTM方法进行评估。大量实验结果表明，Mantra-Net不仅在单一类型的操纵/伪造中，而且在复杂的组合中都具有推广性、鲁棒性和优越性。
mantranet:manipulation tracing network for detection and localization of image forgeries
liguandong
09-05 1373
文中有关于这么设计的思路，首先特征提取层是一个vgg16，后面接一个local anomaly detection network，最后还是bce loss，算是标准的语义分割问题，不过也讨论了BayerConv2d是一种约束卷积层的方式，可以抑制图像痕迹的影响，自适应提取图像的篡改特征。这些属于在结构上的优化设计，在后续的天池的篡改比赛中，在文档场景也有提出了这些clue设计的滤波器其实是效果不太好的，并不能针对特定场景有比较好的效果。写的其实挺好的，有两个点。
CVPR2019论文基于异常特征来定位图像中的篡改痕迹(ManTra-Net: Manipulation Tracing Network For Detection And Localiztion)
zkyzq的博客
06-28 7111
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论文笔记(图像篡改检测_CVPR2019)（三）：ManTra-Net: Manipulation Tracing Network
chaofanjun
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ManTraNet.zip
01-15
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探索图像伪造检测新纪元：ManTraNet 检测与定位网络
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摘要：提出Mantra-Net端到端的深度学习框架用于现实生活中的篡改取证，并不包含前后处理操作具有检测和定位 的功能，包括拼接、复制粘贴、移除、增强等未知类型。提出一种可以检测385中类型的篡改痕迹检测简单高效的自监督模型，把图像篡改当做异常检测，实验证明其应对多种篡改操作的组合。 5、实验部分 以上部分已经说明了篡改痕迹特征和异常检测网络，在标注数据集中评估其泛化性能、敏感性、鲁棒性能等，使用AUC作为性能评估标准，由于网络中少部分原始像素错误认为篡改像素，在网络中并未得到惩罚（一定程度上会造.
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