論文の概要: Exploring Multi-view Pixel Contrast for General and Robust Image Forgery Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13565v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 13:51:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 19:33:52.205414
• Title: Exploring Multi-view Pixel Contrast for General and Robust Image Forgery Localization
• Title（参考訳）: 画像の汎用化とロバスト化のための多視点画素コントラストの探索
• Authors: Zijie Lou, Gang Cao, Kun Guo, Haochen Zhu, Lifang Yu,
• Abstract要約: 本稿では,画像フォージェリーローカライゼーションのための多視点Pixel-wise Contrastive Algorithm (MPC)を提案する。 具体的には、まず、教師付きコントラスト損失を伴うバックボーンネットワークを事前訓練する。 次に、クロスエントロピー損失を用いてローカライゼーションヘッドを微調整し、ピクセルローカライザを改良する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8454936010479335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image forgery localization, which aims to segment tampered regions in an image, is a fundamental yet challenging digital forensic task. While some deep learning-based forensic methods have achieved impressive results, they directly learn pixel-to-label mappings without fully exploiting the relationship between pixels in the feature space. To address such deficiency, we propose a Multi-view Pixel-wise Contrastive algorithm (MPC) for image forgery localization. Specifically, we first pre-train the backbone network with the supervised contrastive loss to model pixel relationships from the perspectives of within-image, cross-scale and cross-modality. That is aimed at increasing intra-class compactness and inter-class separability. Then the localization head is fine-tuned using the cross-entropy loss, resulting in a better pixel localizer. The MPC is trained on three different scale training datasets to make a comprehensive and fair comparison with existing image forgery localization algorithms. Extensive experiments on the small, medium and large scale training datasets show that the proposed MPC achieves higher generalization performance and robustness against post-processing than the state-of-the-arts. Code will be available at https://github.com/multimediaFor/MPC.
• Abstract（参考訳）: 画像中の改ざん領域を分割することを目的とした画像フォージェリローカライゼーションは,基本的なデジタル法医学的課題である。 深層学習に基づく法医学的な手法は印象的な結果を得たが、特徴空間における画素間の関係を完全に活用することなく、直接ピクセル間マッピングを学習する。 このような欠点に対処するために,画像フォージェリローカライゼーションのためのMPC(Multi-view Pixel-wise Contrastive Algorithm)を提案する。 具体的には,まず背骨ネットワークを教師付きコントラスト損失で事前訓練し,画像内・クロススケール・クロスモダリティの観点から画素関係をモデル化する。 これはクラス内のコンパクト性とクラス間の分離性を高めることを目的としている。 次に、クロスエントロピー損失を用いてローカライゼーションヘッドを微調整し、ピクセルローカライザを改良する。 MPCは、既存のイメージフォージェリーローカライゼーションアルゴリズムと包括的で公正な比較を行うために、3つの異なるスケールトレーニングデータセットでトレーニングされている。 小規模,中規模,大規模のトレーニングデータセットに対する大規模な実験により,提案したMPCは,最先端技術よりも高度な一般化性能とポストプロセッシングに対する堅牢性を実現することが示された。 コードはhttps://github.com/multimediaFor/MPC.comで入手できる。

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