論文の概要: IMDL-BenCo: A Comprehensive Benchmark and Codebase for Image Manipulation Detection & Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10580v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 12:55:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:21.679382
• Title: IMDL-BenCo: A Comprehensive Benchmark and Codebase for Image Manipulation Detection & Localization
• Title（参考訳）: IMDL-BenCo:画像操作検出と位置検出のための総合ベンチマークとコードベース
• Authors: Xiaochen Ma, Xuekang Zhu, Lei Su, Bo Du, Zhuohang Jiang, Bingkui Tong, Zeyu Lei, Xinyu Yang, Chi-Man Pun, Jiancheng Lv, Jizhe Zhou,
• Abstract要約: IMDL-BenCoは、最初の包括的なIMDLベンチマークおよびモジュラーフレームワークである。 IMDLフレームワークを標準化された再利用可能なコンポーネントに分解し、モデル構築パイプラインを改訂する。 8つの最先端IMDLモデル(うち1つはスクラッチから再現される)、2つの標準トレーニングおよび評価プロトコル、15のGPUアクセラレーション評価メトリクス、そして3種類の堅牢性評価が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.32394109377374
• License:
• Abstract: A comprehensive benchmark is yet to be established in the Image Manipulation Detection & Localization (IMDL) field. The absence of such a benchmark leads to insufficient and misleading model evaluations, severely undermining the development of this field. However, the scarcity of open-sourced baseline models and inconsistent training and evaluation protocols make conducting rigorous experiments and faithful comparisons among IMDL models challenging. To address these challenges, we introduce IMDL-BenCo, the first comprehensive IMDL benchmark and modular codebase. IMDL-BenCo: i) decomposes the IMDL framework into standardized, reusable components and revises the model construction pipeline, improving coding efficiency and customization flexibility; ii) fully implements or incorporates training code for state-of-the-art models to establish a comprehensive IMDL benchmark; and iii) conducts deep analysis based on the established benchmark and codebase, offering new insights into IMDL model architecture, dataset characteristics, and evaluation standards. Specifically, IMDL-BenCo includes common processing algorithms, 8 state-of-the-art IMDL models (1 of which are reproduced from scratch), 2 sets of standard training and evaluation protocols, 15 GPU-accelerated evaluation metrics, and 3 kinds of robustness evaluation. This benchmark and codebase represent a significant leap forward in calibrating the current progress in the IMDL field and inspiring future breakthroughs. Code is available at: https://github.com/scu-zjz/IMDLBenCo.
• Abstract（参考訳）: Image Manipulation Detection & Localization (IMDL) の分野では、包括的なベンチマークがまだ確立されていない。 このようなベンチマークがなければ、モデル評価が不十分で誤解を招くことになり、この分野の開発を著しく損なうことになる。 しかし、オープンソースのベースラインモデルと一貫性のないトレーニングと評価プロトコルの不足は、厳密な実験とIMDLモデルの忠実な比較を困難にしている。 これらの課題に対処するために、最初の包括的なIMDLベンチマークとモジュール化されたコードベースであるIMDL-BenCoを紹介します。 IMDL-BenCo i)IMDLフレームワークを標準化された再利用可能なコンポーネントに分解し、モデル構築パイプラインを改訂し、コーディング効率とカスタマイズの柔軟性を向上させる。 二 総合IMDLベンチマークを確立するための最先端モデルのトレーニングコードを完全実装又は組み込んだもの 三 確立したベンチマークとコードベースに基づいて深い分析を行い、IMDLモデルアーキテクチャ、データセットの特徴、評価標準に関する新たな洞察を提供する。 具体的には、IMDL-BenCoは、共通処理アルゴリズム、8つの最先端IMDLモデル(うち1つはスクラッチから再現されている)、2つの標準トレーニングおよび評価プロトコル、15のGPUアクセラレーション評価メトリクス、および3種類の堅牢性評価を含む。 このベンチマークとコードベースは、IMDLフィールドの現在の進捗を校正し、将来のブレークスルーを刺激する上で、大きな前進を示している。 コードは、https://github.com/scu-zjz/IMDLBenCo.comで入手できる。

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