論文の概要: WMFormer++: Nested Transformer for Visible Watermark Removal via Implict Joint Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10195v1
• Date: Sun, 20 Aug 2023 07:56:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 17:11:18.750846
• Title: WMFormer++: Nested Transformer for Visible Watermark Removal via Implict Joint Learning
• Title（参考訳）: WMFormer++: 命令型共同学習による可視な透かし除去のためのNested Transformer
• Authors: Dongjian Huo, Zehong Zhang, Hanjing Su, Guanbin Li, Chaowei Fang, Qingyao Wu
• Abstract要約: 既存の透かし除去方法は、複数のデコーダブランチを持つUNetアーキテクチャに依存している。 本稿では,透かし抽出とバックグラウンド復元を単一タスクとして扱う,統一デコーダブランチを用いたトランスフォーマーベースの新しいアプローチを提案する。 提案手法は最先端の性能を実現し,高品質な画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.00975867932331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Watermarking serves as a widely adopted approach to safeguard media copyright. In parallel, the research focus has extended to watermark removal techniques, offering an adversarial means to enhance watermark robustness and foster advancements in the watermarking field. Existing watermark removal methods often rely on UNet architectures with multiple decoder branches -- one for watermark localization and the other for background image restoration. These methods involve complex module designs to guide information flow for respective tasks, which can lead to suboptimal performance and an overly cumbersome model. To simplify the existing framework, we propose a novel Transformer-based approach with a unified decoder branch, treating watermark extraction and background restoration as a single task and allowing thenetwork to learn information flow between them without artificial design patterns. Additionally, we utilize nested structures to facilitate multi-scale feature fusion, forming a parallel ensemble of nested structures that constitute the UNet. Supervision is applied to UNets with varying depths to facilitate knowledge learning across all levels. Extensive experiments are conducted on various challenging benchmarks to validate the effectiveness of our proposed method. The results demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance and produces high-quality images.
• Abstract（参考訳）: ウォーターマーキングはメディア著作権を保護するために広く採用されているアプローチである。 並行して、研究の焦点は透かし除去技術にまで拡張され、透かしの堅牢性を高め、透かし分野の進歩を促進するための敵対手段が提供された。 既存のウォーターマーク除去方法は、複数のデコーダブランチを持つunetアーキテクチャに依存することが多い。 これらの手法は、各タスクの情報フローをガイドする複雑なモジュール設計を含んでおり、最適化性能と過度に煩雑なモデルに繋がる可能性がある。 既存のフレームワークを単純化するために, 統一デコーダブランチを用いた新しいトランスフォーマー方式を提案し, 透かし抽出と背景復元を単一タスクとして処理し, 人工的なデザインパターンを使わずに情報フローを学習できるようにした。 さらに、ネスト構造を用いてマルチスケールの機能融合を促進し、UNetを構成するネスト構造の並列アンサンブルを形成する。 すべてのレベルにわたる知識学習を促進するために、さまざまな深さのunetsに対して監督が適用される。 提案手法の有効性を検証するため,様々な試行錯誤試験を行った。 その結果,本手法は最先端の性能を達成し,高品質な画像を生成することを示す。

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