論文の概要: Towards Effective Image Manipulation Detection with Proposal Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08529v1
• Date: Sun, 16 Oct 2022 13:30:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 19:18:31.116302
• Title: Towards Effective Image Manipulation Detection with Proposal Contrastive Learning
• Title（参考訳）: コントラスト学習による効果的な画像操作検出に向けて
• Authors: Yuyuan Zeng, Bowen Zhao, Shanzhao Qiu, Tao Dai, Shu-Tao Xia
• Abstract要約: 本稿では,効果的な画像操作検出のためのコントラスト学習(PCL)を提案する。 我々のPCLは、RGBとノイズビューから2種類のグローバル特徴を抽出し、2ストリームアーキテクチャで構成されている。 我々のPCLは、実際にラベル付けされていないデータに容易に適用でき、手作業によるラベル付けコストを削減し、より一般化可能な機能を促進することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.5469708038966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep models have been widely and successfully used in image manipulation detection, which aims to classify tampered images and localize tampered regions. Most existing methods mainly focus on extracting \textit{global features} from tampered images, while neglecting the \textit{relationships of local features} between tampered and authentic regions within a single tampered image. To exploit such spatial relationships, we propose Proposal Contrastive Learning (PCL) for effective image manipulation detection. Our PCL consists of a two-stream architecture by extracting two types of global features from RGB and noise views respectively. To further improve the discriminative power, we exploit the relationships of local features through a proxy proposal contrastive learning task by attracting/repelling proposal-based positive/negative sample pairs. Moreover, we show that our PCL can be easily adapted to unlabeled data in practice, which can reduce manual labeling costs and promote more generalizable features. Extensive experiments among several standard datasets demonstrate that our PCL can be a general module to obtain consistent improvement.
• Abstract（参考訳）: ディープモデルは、改ざん画像の分類と改ざん領域のローカライズを目的として、画像操作検出に広く使われ、成功している。 既存の手法のほとんどは改ざん画像から \textit{global features} を抽出することに集中しているが、改ざん画像内の改ざんされた領域と真正な領域の間の \textit{relationships of local features} は無視している。 そこで,このような空間的関係を生かすために,画像操作検出のためのコントラスト学習(pcl)を提案する。 我々のPCLは、RGBとノイズビューから2種類のグローバル特徴を抽出し、2ストリームアーキテクチャで構成されている。 さらに識別力を向上させるために,提案に基づく正・負のサンプルペアを惹きつけることによって,プロキシ提案の対比学習タスクを通じて局所特徴の関係を活用した。 さらに,PCLを非ラベルデータに適用することで,手作業によるラベリングコストを低減し,より一般化可能な機能を促進することができることを示す。 いくつかの標準データセットの大規模な実験は、PCLが一貫した改善を得るための一般的なモジュールであることを示す。

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