論文の概要: Deep Image Fingerprint: Accurate And Low Budget Synthetic Image Detector
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10762v1
- Date: Sun, 19 Mar 2023 20:31:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-21 17:16:11.582301
- Title: Deep Image Fingerprint: Accurate And Low Budget Synthetic Image Detector
- Title(参考訳): 深部画像指紋 : 高精度・低予算合成画像検出装置
- Authors: Sergey Sinitsa and Ohad Fried
- Abstract要約: 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の帰納バイアスを利用して、新しい検出法を開発した。
我々は現在の最先端手法と同等かそれ以上の精度を達成している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.983405936883196
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The generation of high-quality images has become widely accessible and is a
rapidly evolving process. As a result, anyone can generate images that are
indistinguishable from real ones. This leads to a wide range of applications,
which also include malicious usage with deception in mind. Despite advances in
detection techniques for generated images, a robust detection method still
eludes us. In this work, we utilize the inductive bias of convolutional neural
networks (CNNs) to develop a new detection method that requires a small amount
of training samples and achieves accuracy that is on par or better than current
state-of-the-art methods.
- Abstract(参考訳): 高品質な画像の生成は、広くアクセスしやすくなり、急速に進化するプロセスである。
その結果、誰でも実際のものと区別できない画像を生成することができる。
これは幅広いアプリケーションにつながり、詐欺を念頭において悪意のある使用法も含んでいる。
生成画像の検出技術の進歩にもかかわらず、ロバストな検出手法はいまだに我々を導いてくれる。
本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(cnns)のインダクティブバイアスを利用して,少量のトレーニングサンプルを必要とする新しい検出法を開発し,現在の最先端手法と同等以上の精度を達成する。
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