論文の概要: TrainFors: A Large Benchmark Training Dataset for Image Manipulation
Detection and Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05264v1
- Date: Thu, 10 Aug 2023 00:26:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-11 14:09:07.946609
- Title: TrainFors: A Large Benchmark Training Dataset for Image Manipulation
Detection and Localization
- Title（参考訳）: TrainFors: 画像操作検出とローカライゼーションのための大規模なベンチマークトレーニングデータセット
- Authors: Soumyaroop Nandi, Prem Natarajan, Wael Abd-Almageed
- Abstract要約: 画像操作検出とローカライゼーション研究のための評価データセットとメトリクスが標準化されている。
しかし、そのようなタスクのトレーニングデータセットはまだ標準ではない。
本稿では,画像スプライシング,コピー-ムーブフォージェリ,削除フォージェリ,画像強調フォージェリのための標準化されたベンチマークトレーニングデータセットを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.428004171218603
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The evaluation datasets and metrics for image manipulation detection and
localization (IMDL) research have been standardized. But the training dataset
for such a task is still nonstandard. Previous researchers have used
unconventional and deviating datasets to train neural networks for detecting
image forgeries and localizing pixel maps of manipulated regions. For a fair
comparison, the training set, test set, and evaluation metrics should be
persistent. Hence, comparing the existing methods may not seem fair as the
results depend heavily on the training datasets as well as the model
architecture. Moreover, none of the previous works release the synthetic
training dataset used for the IMDL task. We propose a standardized benchmark
training dataset for image splicing, copy-move forgery, removal forgery, and
image enhancement forgery. Furthermore, we identify the problems with the
existing IMDL datasets and propose the required modifications. We also train
the state-of-the-art IMDL methods on our proposed TrainFors1 dataset for a fair
evaluation and report the actual performance of these methods under similar
conditions.
- Abstract（参考訳）: 画像操作検出・ローカライゼーション(IMDL)研究のための評価データセットとメトリクスが標準化された。
しかし、そのようなタスクのトレーニングデータセットはまだ標準ではない。
従来の研究者は、従来と異なるデータセットを使用して、ニューラルネットワークをトレーニングし、画像の偽造を検出し、操作された領域のピクセルマップをローカライズしている。
公正な比較のためには、トレーニングセット、テストセット、評価メトリクスは永続的であるべきです。
したがって、既存のメソッドの比較は、トレーニングデータセットとモデルアーキテクチャに大きく依存するため、公平に思えるかも知れません。
さらに、以前のどの研究もIMDLタスクで使用される合成トレーニングデータセットをリリースしていません。
本稿では,画像スプライシング,コピーモーブ偽造,削除偽造,画像強調偽造のためのベンチマークデータセットの標準化を提案する。
さらに,既存のIMDLデータセットの問題点を特定し,必要な修正を提案する。
また,提案するtrainfors1データセットに最先端imdlメソッドをトレーニングし,同様の条件下での実際の性能を報告した。
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