論文の概要: Distinguishing Natural and Computer-Generated Images using
Multi-Colorspace fused EfficientNet
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09428v1
- Date: Mon, 18 Oct 2021 15:55:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-19 17:10:14.057222
- Title: Distinguishing Natural and Computer-Generated Images using
Multi-Colorspace fused EfficientNet
- Title（参考訳）: Multi-Colorspace fused EfficientNet を用いた自然画像とコンピュータ画像の識別
- Authors: Manjary P Gangan, Anoop K, and Lajish V L
- Abstract要約: 実世界の画像鑑定のシナリオでは、画像生成のあらゆるカテゴリを考えることが不可欠である。
3つの効率ネットワークを並列に融合させることにより、マルチカラー融合効率ネットモデルを提案する。
我々のモデルは、精度、後処理に対する堅牢性、および他のデータセットに対する一般化性の観点から、ベースラインよりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The problem of distinguishing natural images from photo-realistic
computer-generated ones either addresses natural images versus computer
graphics or natural images versus GAN images, at a time. But in a real-world
image forensic scenario, it is highly essential to consider all categories of
image generation, since in most cases image generation is unknown. We, for the
first time, to our best knowledge, approach the problem of distinguishing
natural images from photo-realistic computer-generated images as a three-class
classification task classifying natural, computer graphics, and GAN images. For
the task, we propose a Multi-Colorspace fused EfficientNet model by parallelly
fusing three EfficientNet networks that follow transfer learning methodology
where each network operates in different colorspaces, RGB, LCH, and HSV, chosen
after analyzing the efficacy of various colorspace transformations in this
image forensics problem. Our model outperforms the baselines in terms of
accuracy, robustness towards post-processing, and generalizability towards
other datasets. We conduct psychophysics experiments to understand how
accurately humans can distinguish natural, computer graphics, and GAN images
where we could observe that humans find difficulty in classifying these images,
particularly the computer-generated images, indicating the necessity of
computational algorithms for the task. We also analyze the behavior of our
model through visual explanations to understand salient regions that contribute
to the model's decision making and compare with manual explanations provided by
human participants in the form of region markings, where we could observe
similarities in both the explanations indicating the powerful nature of our
model to take the decisions meaningfully.
- Abstract（参考訳）: 自然画像とフォトリアリスティックなコンピュータ生成画像とを区別する問題は、自然画像とコンピュータグラフィックス、あるいは自然画像とgan画像を同時に扱うことである。
しかし,実世界の画像法医学的なシナリオでは,画像生成が未知な場合が多いため,画像生成のすべてのカテゴリを考慮することが極めて重要である。
我々は,自然画像と写真リアルなコンピュータ生成画像とを区別する問題を,自然,コンピュータグラフィックス,GAN画像を分類する3つの分類課題として,初めてアプローチした。
本研究では,各ネットワークが異なる色空間(RGB, LCH, HSV)で動作している移動学習手法に追従する3つの効率的なネットワークを並列に融合させることにより,多色空間融合効率ネットモデルを提案する。
我々のモデルは、精度、後処理に対する堅牢性、および他のデータセットに対する一般化性の観点から、ベースラインよりも優れています。
我々は、自然、コンピュータグラフィックス、GAN画像がいかに正確に区別できるかを理解するための心理物理学実験を行い、これらの画像、特にコンピュータ生成画像の分類が困難であることを観察し、タスクに必要な計算アルゴリズムの必要性を示す。
また、モデルの決定に寄与する健全な領域を理解するための視覚的説明を通じてモデルの振る舞いを分析し、モデルの強力な性質を示す説明の両方において、決定を有意に行うための類似性を観察できる領域マーキングの形式で、人間の手による説明と比較する。
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