論文の概要: GCA-Net : Utilizing Gated Context Attention for Improving Image Forgery Localization and Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04298v1
• Date: Wed, 8 Dec 2021 14:13:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-09 14:33:20.251828
• Title: GCA-Net : Utilizing Gated Context Attention for Improving Image Forgery Localization and Detection
• Title（参考訳）: GCA-Net : 画像のフォージェリ位置と検出を改善するためのゲーテッドコンテキストアテンションの利用
• Authors: Sowmen Das, Md. Saiful Islam, Md. Ruhul Amin
• Abstract要約: 本稿では,グローバルな文脈学習に非局所的注意ブロックを利用するGated Context Attention Network (GCA-Net)を提案する。 提案手法は,複数のベンチマークデータセットにおいて,平均4.2%-5.4%のAUCで最先端のネットワークより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9883261192383611
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Forensic analysis depends on the identification of hidden traces from manipulated images. Traditional neural networks fail in this task because of their inability in handling feature attenuation and reliance on the dominant spatial features. In this work we propose a novel Gated Context Attention Network (GCA-Net) that utilizes the non-local attention block for global context learning. Additionally, we utilize a gated attention mechanism in conjunction with a dense decoder network to direct the flow of relevant features during the decoding phase, allowing for precise localization. The proposed attention framework allows the network to focus on relevant regions by filtering the coarse features. Furthermore, by utilizing multi-scale feature fusion and efficient learning strategies, GCA-Net can better handle the scale variation of manipulated regions. We show that our method outperforms state-of-the-art networks by an average of 4.2%-5.4% AUC on multiple benchmark datasets. Lastly, we also conduct extensive ablation experiments to demonstrate the method's robustness for image forensics.
• Abstract（参考訳）: 法医学的分析は、操作された画像からの隠れた痕跡の同定に依存する。 従来のニューラルネットワークは、特徴の減衰や支配的な空間的特徴に依存しないため、このタスクでは失敗する。 本研究では,グローバルな文脈学習に非局所的注意ブロックを利用するGated Context Attention Network (GCA-Net)を提案する。 さらに,高密度デコーダネットワークと組み合わせたゲートアテンション機構を用いて,デコードフェーズにおける関連する特徴のフローを指示し,正確なローカライゼーションを実現する。 提案する注意フレームワークにより,ネットワークは粗い特徴をフィルタリングすることにより,関連する領域に集中することができる。 さらに,マルチスケール機能融合と効率的な学習戦略を利用することで,GCA-Netは操作領域のスケール変動をよりよく処理できる。 提案手法は,複数のベンチマークデータセットにおいて,平均4.2%-5.4%のAUCで最先端のネットワークより優れていることを示す。 最後に,画像鑑識に対するロバスト性を示すため,広範なアブレーション実験を行った。

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