論文の概要: HRFNet: High-Resolution Forgery Network for Localizing Satellite Image Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11052v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 17:33:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 11:48:42.312104
• Title: HRFNet: High-Resolution Forgery Network for Localizing Satellite Image Manipulation
• Title（参考訳）: hrfnet:衛星画像のローカライズのための高解像度偽造ネットワーク
• Authors: Fahim Faisal Niloy, Kishor Kumar Bhaumik, Simon S. Woo
• Abstract要約: 既存の高解像度衛星画像フォージェリーローカライゼーション手法は、パッチベースまたはダウンサンプリングベースのトレーニングに依存している。 本研究では,衛星画像の偽位置推定を効果的に行うため,HRFNetと呼ばれる新しいモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.668334854459143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing high-resolution satellite image forgery localization methods rely on patch-based or downsampling-based training. Both of these training methods have major drawbacks, such as inaccurate boundaries between pristine and forged regions, the generation of unwanted artifacts, etc. To tackle the aforementioned challenges, inspired by the high-resolution image segmentation literature, we propose a novel model called HRFNet to enable satellite image forgery localization effectively. Specifically, equipped with shallow and deep branches, our model can successfully integrate RGB and resampling features in both global and local manners to localize forgery more accurately. We perform various experiments to demonstrate that our method achieves the best performance, while the memory requirement and processing speed are not compromised compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 既存の高解像度衛星画像偽造ローカライズ手法はパッチベースまたはダウンサンプリングベースのトレーニングに依存している。 これらのトレーニング手法には、プリスタンと偽造領域の境界の不正確さ、不要なアーティファクトの生成など、大きな欠点がある。 本稿では,高分解能画像分割文学に触発された課題に対処するため,衛星画像のフォージェリーローカライゼーションを効果的に実現するためのHRFNetと呼ばれる新しいモデルを提案する。 具体的には, 浅い枝と深い枝が組み合わさったモデルにより, RGB と再サンプリング機能を大域的および局所的に統合し, フォージェリーをより正確にローカライズすることができる。 メモリ要求と処理速度は既存手法と比較して損なわれないが,本手法が最高の性能を達成することを示すため,様々な実験を行った。

関連論文リスト

• Coherent and Multi-modality Image Inpainting via Latent Space Optimization [61.99406669027195]
  PILOT(intextbfPainting vtextbfIa textbfOptextbfTimization)は、新しいテキストセマンティック中央化とテキストセマンティック保存損失に基づく最適化手法である。 本手法は,背景とのコヒーレンスを維持しつつ,ユーザが提供するプロンプトに対して高い忠実度を示す塗装領域を生成できる潜時空間を探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T19:58:04Z)
• SatDiffMoE: A Mixture of Estimation Method for Satellite Image Super-resolution with Latent Diffusion Models [3.839322642354617]
  我々はtextbfSatDiffMoE と呼ばれる新しい拡散型融合アルゴリズムを提案する。 アルゴリズムは非常に柔軟で、任意の数の低解像度画像のトレーニングと推測が可能である。 実験の結果,SatDiffMoE法は衛星画像の超解像処理に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T17:58:28Z)
• Single Image Internal Distribution Measurement Using Non-Local Variational Autoencoder [11.985083962982909]
  本稿では,非局所変分オートエンコーダ(textttNLVAE)という画像固有解を提案する。 textttNLVAEは,非局所領域からの非絡み合った情報を用いて高解像度画像を再構成する自己教師型戦略として導入された。 7つのベンチマークデータセットによる実験結果から,textttNLVAEモデルの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-02T18:43:55Z)
• Unsupervised Remote Sensing Super-Resolution via Migration Image Prior [12.728430583409997]
  低解像度・高分解能の画像ペアを使わずに超解像タスクを実現する新しい非監視学習フレームワーク「MIP」を提案する。 本論文では,MIPが定量的および定性的に最先端の手法よりも有意な改善を達成できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-08T03:29:35Z)
• Best-Buddy GANs for Highly Detailed Image Super-Resolution [71.13466303340192]
  我々は,低分解能(LR)入力に基づいて高分解能(HR)画像を生成する単一画像超解像(SISR)問題を考える。 このラインに沿ったほとんどのメソッドは、SISRタスクに十分な柔軟性がない、事前定義されたシングルLRシングルHRマッピングに依存しています。 リッチディテールSISRのためのベストバディGAN(Beby-GAN)を提案する。 イミュータブルな1対1の制約を緩和することで、推定されたパッチを動的に最高の監視を求めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T02:58:27Z)
• Frequency Consistent Adaptation for Real World Super Resolution [64.91914552787668]
  実シーンにスーパーリゾリューション(SR)法を適用する際に周波数領域の整合性を保証する新しい周波数一貫性適応(FCA)を提案する。 監視されていない画像から劣化カーネルを推定し、対応するLow-Resolution (LR)画像を生成する。 ドメイン一貫性のあるLR-HRペアに基づいて、容易に実装可能な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)SRモデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-18T08:25:39Z)
• Efficient texture-aware multi-GAN for image inpainting [5.33024001730262]
  近年のGAN (Generative Adversarial Network) のインペイント手法は顕著に改善されている。 本稿では,性能とレンダリング効率の両方を改善するマルチGANアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-30T14:58:03Z)
• Fusion of Deep and Non-Deep Methods for Fast Super-Resolution of Satellite Images [54.44842669325082]
  本研究は,超解像(SR)による画質向上により,画質と価格のギャップを埋めることを提案する。 低解像度画像の各パッチの地域情報内容を解析するSRフレームワークを設計する。 本研究では,既存の深部SR法と同等の性能を示しながら,推定時間を大幅に減少させることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-03T13:55:39Z)
• PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [77.32079593577821]
  PULSE (Photo Upsampling via Latent Space Exploration) は、それまで文献になかった解像度で高解像度でリアルな画像を生成する。 本手法は, 従来よりも高分解能, スケールファクターの知覚品質において, 最先端の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-08T16:44:31Z)
• Image Fine-grained Inpainting [89.17316318927621]
  拡張畳み込みの密結合を利用してより大きく効果的な受容場を得る一段階モデルを提案する。 この効率的なジェネレータをよく訓練するために、頻繁に使用されるVGG特徴整合損失を除いて、新しい自己誘導回帰損失を設計する。 また、局所的・グローバルな分枝を持つ識別器を用いて、局所的・グローバルな内容の整合性を確保する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-07T03:45:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。