論文の概要: PSCC-Net: Progressive Spatio-Channel Correlation Network for Image Manipulation Detection and Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10596v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 02:22:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 14:34:19.103832
• Title: PSCC-Net: Progressive Spatio-Channel Correlation Network for Image Manipulation Detection and Localization
• Title（参考訳）: PSCC-Net:画像操作検出と位置推定のためのプログレッシブ・スパニシブ・チャネル相関ネットワーク
• Authors: Xiaohong Liu, Yaojie Liu, Jun Chen, Xiaoming Liu
• Abstract要約: 画像操作を検出・ローカライズするprogressive spatio-channel correlation networkを開発した。 軽量のバックボーンとプログレッシブ機構のおかげで、PSCC-Netは50以上のFPSで1,080P画像を処理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.33536626488314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To defend against manipulation of image content, such as splicing, copy-move, and removal, we develop a Progressive Spatio-Channel Correlation Network (PSCC-Net) to detect and localize image manipulations. PSCC-Net processes the image in a two-path procedure: a top-down path that extracts local and global features and a bottom-up path that detects whether the input image is manipulated, and estimates its manipulation masks at 4 scales, where each mask is conditioned on the previous one. Different from the conventional encoder-decoder and no-pooling structures, PSCC-Net leverages features at different scales with dense cross-connections to produce manipulation masks in a coarse-to-fine fashion. Moreover, a Spatio-Channel Correlation Module (SCCM) captures both spatial and channel-wise correlations in the bottom-up path, which endows features with holistic cues, enabling the network to cope with a wide range of manipulation attacks. Thanks to the light-weight backbone and progressive mechanism, PSCC-Net can process 1,080P images at 50+ FPS. Extensive experiments demonstrate the superiority of PSCC-Net over the state-of-the-art methods on both detection and localization.
• Abstract（参考訳）: スプライシング、コピーモーブ、削除といった画像コンテンツの操作を防御するため、画像操作を検出・ローカライズするprogressive spatio-channel correlation network(pscc-net)を開発した。 pscc-netは、局所的および大域的な特徴を抽出するトップダウンパスと、入力画像が操作されているかどうかを検出するボトムアップパスの2つのパス手順で画像を処理し、その操作マスクを4つのスケールで推定する。 従来のエンコーダデコーダやノープール構造とは異なり、PSCC-Netは密接な相互接続を持つ異なるスケールの機能を活用して、粗大な操作マスクを生成する。 さらに、空間的・チャネル的相関モジュール(SCCM)は、ボトムアップ経路における空間的相関とチャネル的相関の両方をキャプチャし、ネットワークが広範囲な操作攻撃に対処できるようにする。 軽量のバックボーンとプログレッシブ機構のおかげで、PSCC-Netは50以上のFPSで1,080P画像を処理できる。 大規模な実験では、PSCC-Netが検出と局所化の両面で最先端の手法よりも優れていることを示した。

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