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 2448
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 1916
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 1298
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 7002
1. Introduction 现实中的图像篡改取证问题一般都是有各种各样的篡改类型，有时候甚至是组合的篡改攻击，为了解决这个问题，本文提出了一种统一的深度神经网络架构，ManTra-Net。 不同于现有的很多方法，ManTra-Net是端到端的，即输入一张图片，输出一张同样尺寸的灰度图，其中原图中被篡改的位置概率值大。并且网络对输入图像尺寸无要求，支持拼接，copy-move，removal，e...
论文笔记(图像篡改检测_CVPR2019)（三）：ManTra-Net: Manipulation Tracing Network
chaofanjun
12-11 4565
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/html/Wu_ManTra-Net_Manipulation_Tracing_Network_for_Detection_and_Localization_of_Image_CVPR_2019_paper.html 本文提出了一个不需要额外的预处理和后处理的篡改检测网络ManTra-Net。...
ManTraNet.zip
01-15
2019CVPR--ManTra-Net: Manipulation Tracing Network For Detection And Localization of Image Forgeries With Anomalous Features--已经使用jupyter转换成.py文件，且能正常运行
探索图像伪造检测新纪元：ManTraNet 检测与定位网络
gitblog_00008的博客
05-30 540
探索图像伪造检测新纪元：ManTraNet 检测与定位网络 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ ManTraNet 是一款端到端的图像伪造检测和定位解决方案，它能够将任意尺寸的测试图片输入，并输出像素级的伪造可能性地图。这款由国际计算机视觉大会（CVPR 2019）官方认可的项目，以其简洁、高效和鲁棒性，为图像真实性验证领域带来了全新的视角。 项目介绍 ManTr...
ManTra-Net: Manipulation Tracing Network论文阅读记录
weixin_44576543的博客
01-15 522
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.
毕业设计之—基于ManTra-Net的图像篡改检测方法研究与应用实现
最新发布
haosen
10-11 1308
随着互联网、社交媒体和简易图像操作工具的普及，图像篡改带来的问题日益严重。为了解决这一问题，研究者们利用深度卷积神经网络来检测图像篡改并定位篡改区域。为此我们训练了一个ManTra-Net模型，该模型以TensorFlow为后端，使用Adam优化器和分类交叉熵损失函数进行训练。此外，我们还实现了一个Web界面，该界面使用Flask框架开发的Python后端API端点服务器，使用户能够上传图像并接收突出显示篡改区域的输出图像。这一Web界面简化了与模型的交互过程，提高了用户的使用体验。
mantra
weixin_30770495的博客
08-29 188
The bible or the most important principle of some thing or some people.the mantra of the python language is that, it must keep the programming language simple. 转载于:https://www.cnblogs.com/henyihanwob...
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01-23
ManTraNet-Demo.ipynb
mantra:适合所有人的专业网络动画工具
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真言 适合所有人的专业网络动画工具 Mantra 是一款用于网页动画的时间线编辑工具。 它的灵感来自 Adob​​e Flash 和 After Effects 等工具。 Mantra 可以在使用，也可以在本地安装和运行。 安装 系统要求： /NPM， 克隆这个 repo 并安装依赖项： npm install 要运行应用程序： npm start 您现在可以从访问 Mantra。 发展咒语 您可以使用以下命令构建项目： npm run build 执照 Mantra 在。 别担心，此许可不扩展到您使用 Mantra 创建的动画，仅扩展到应用程序本身。 您可以随意使用 Mantra 创建的动画。 我们鼓励您使用和修改代码以满足您的需要，以及以非商业方式重新分发它。
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03-17
本研究试图为基于DL的应用程序异常检测的研究提供一个结构化的、全面的综述。我们根据现有技术的基本假设和采用的方法为它们提供了一个分类。我们讨论了每个类别中的各种技术，并提供了这些方法的相对优势和劣势。
图像篡改方向的论文
03-07
图像篡改论文，对以后从事图像方面的很有用
ManTra-Net论文理解
方悔读书迟
09-21 3174
一、Abstract 1、 Mantra-Net是一个端到端的网络，无需进行预处理与后处理，可执行定位与检测，是一个全卷积神经网络。 2、 学习385种图像操作类型中学习出鲁棒的图像操作轨迹。 3、 设计一个Z函数捕捉局部异常，并通过时间轴进行结合（ConvLSTM）评估局部异常 4、 ManTra-Net可进行多篡改区域检测，不仅仅局限于单一的篡改。 二、Introduction 传统方法只关注与图像级而不关注于像素级，图像级就是一个 像素为中心取一个图像块，取图像块的特征作为样本进行训练。并且定位的过程
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