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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10195v2
• Date: Tue, 22 Aug 2023 02:55:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 10:49:07.038598
• 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: 既存の透かし除去法は主にタスク固有のデコーダブランチを持つUNetに依存している。 両分野の情報を包括的に統合するために,暗黙的な共同学習パラダイムを導入する。 その結果、既存の最先端手法をはるかに上回る、我々のアプローチの顕著な優位性を示した。
• 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 mainly rely on UNet with task-specific decoder branches--one for watermark localization and the other for background image restoration. However, watermark localization and background restoration are not isolated tasks; precise watermark localization inherently implies regions necessitating restoration, and the background restoration process contributes to more accurate watermark localization. To holistically integrate information from both branches, we introduce an implicit joint learning paradigm. This empowers the network to autonomously navigate the flow of information between implicit branches through a gate mechanism. Furthermore, we employ cross-channel attention to facilitate local detail restoration and holistic structural comprehension, while harnessing nested structures to integrate multi-scale information. Extensive experiments are conducted on various challenging benchmarks to validate the effectiveness of our proposed method. The results demonstrate our approach's remarkable superiority, surpassing existing state-of-the-art methods by a large margin.
• 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、主にタスク固有のデコーダブランチを持つunetに依存している。 しかし, 水標定位と背景復元は孤立した作業ではなく, 正確な水標定位は, 本質的には部分的修復を必要とすることを示し, 背景復元過程はより正確な水標定位に寄与する。 両分野の情報を包括的に統合するために,暗黙的な共同学習パラダイムを導入する。 これによってネットワークは、ゲート機構を介して暗黙のブランチ間の情報の流れを自律的にナビゲートできるようになる。 さらに,マルチスケール情報の統合にネスト構造を活用しつつ,局所的詳細復元と全体構造理解を容易にするために,クロスチャネルに着目した。 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,既存の最先端手法を大差で上回って,このアプローチの卓越性が実証された。

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