論文の概要: Multi-Forgery Detection Challenge 2022: Push the Frontier of
Unconstrained and Diverse Forgery Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13505v1
- Date: Wed, 27 Jul 2022 13:15:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-28 13:42:15.352575
- Title: Multi-Forgery Detection Challenge 2022: Push the Frontier of
Unconstrained and Diverse Forgery Detection
- Title（参考訳）: マルチフォアリー検出チャレンジ2022:非拘束・異種偽造検出のフロンティアを推し進める
- Authors: Jianshu Li, Man Luo, Jian Liu, Tao Chen, Chengjie Wang, Ziwei Liu,
Shuo Liu, Kewei Yang, Xuning Shao, Kang Chen, Boyuan Liu, Mingyu Guo, Ying
Guo, Yingying Ao, Pengfei Gao
- Abstract要約: このチャレンジは世界中から674のチームが参加し、2000の有効な結果が得られた。
本稿では,画像偽造検出の分野での研究を促進すべく,トップ3チームからのソリューションを提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.94229864198983
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, we present the Multi-Forgery Detection Challenge held
concurrently with the IEEE Computer Society Workshop on Biometrics at CVPR
2022. Our Multi-Forgery Detection Challenge aims to detect automatic image
manipulations including but not limited to image editing, image synthesis,
image generation, image photoshop, etc. Our challenge has attracted 674 teams
from all over the world, with about 2000 valid result submission counts. We
invited the Top 10 teams to present their solutions to the challenge, from
which three teams are awarded prizes in the grand finale. In this paper, we
present the solutions from the Top 3 teams, in order to boost the research work
in the field of image forgery detection.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,CVPR 2022 の IEEE Computer Society Workshop on Biometrics と同時開催の Multi-Forgery Detection Challenge を紹介する。
我々のMulti-Forgery Detection Challengeは、画像編集、画像合成、画像生成、画像フォトショップなど、画像の自動操作を検出することを目的としています。
我々の挑戦は、世界中から674のチームを集め、2000の有効な結果が得られた。
トップ10チームにチャレンジのソリューションを提示してもらい、3つのチームがグランドファイナルで賞を受賞しました。
本稿では,画像偽造検出の分野での研究作業を促進するため,上位3チームによるソリューションを提案する。
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