【CSR-Net】CatmullRom Splines-Based Regression for Image Forgery Localization

最新推荐文章于 2025-11-23 17:56:55 发布
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分类专栏： 论文阅读笔记DeepFake 文章标签： 深度学习 人工智能 神经网络
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CatmullRom Splines-Based Regression for Image Forgery Localization

会议/期刊： AAAI 2024
作者：
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背景

【算是相关的吧，图像取证的研究】

Image Forgery Location (IFL)
也称为图像篡改检测是指检测可疑图像中伪造区域的位置的任务。随着数字图像编辑软件的日益普及，图像伪造已成为新闻、法医和生物识别等各个领域的一个普遍问题。

IFL（图像伪造位置）有助于保护数字媒体取证。
然而，许多方法都存在错误检测（即FP）和边界不准确的问题。

用于操纵图像的各种技术，包括删除、拼接和克隆，IFL尚未得到充分的研究。此外，伪造者可能会使用精心制作的工具来隐藏篡改区域，使检测更加困难。
由于伪造区域的特定属性，如颜色、纹理、形状等的巨大差异，在图像伪造定位中仍主要存在两个尚未得到满意解决的挑战性问题。

问题一是误报

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AAAI2024最佳解读|CatmullRom Splines-Based Regression for Image Forgery Localization
haimianxiaobao11的博客
02-28 353
本文提出了一种新的图像伪造定位方法，称为Catmull-Rom样条回归网络（CSR-Net），旨在解决现有方法在伪造检测中常见的误报（FP）和边界不准确的问题。CSR-Net从回归的角度重新审视图像伪造定位（IFL）任务，采用自适应的Catmull-Rom样条拟合方案进行篡改区域的粗略定位。为了解决误报问题，本文开发了一种新颖的重评分机制，旨在过滤掉在分类和实例分支上均无响应的样本。此外，设计了一个可学习的纹理提取模块，通过解耦水平和垂直伪造特征来细化和增强轮廓表示，从而抑制误报。
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11-30 1205
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CSR-BLUELAB
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跟我一步步学CSRNet训练和测试
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https://github.com/xr0927/chapter5-learning_CSRNet 给美女个star哦⭐⭐
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11-02 1938
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