論文の概要: Multi-Scale Cross-Fusion and Edge-Supervision Network for Image Splicing Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12503v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 03:10:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:58:55.125799
• Title: Multi-Scale Cross-Fusion and Edge-Supervision Network for Image Splicing Localization
• Title（参考訳）: 画像スプライシングローカライゼーションのためのマルチスケールクロスフュージョンとエッジスーパービジョンネットワーク
• Authors: Yakun Niu, Pei Chen, Lei Zhang, Hongjian Yin, Qi Chang,
• Abstract要約: ISLのためのマルチスケールクロスフュージョンおよびエッジスーパービジョンネットワークを提案する。 本フレームワークは, クロスフュージョン, エッジマスク予測, エッジスーパービジョンローカライゼーションの3つの重要なステップで構成されている。 提案手法は最先端の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.776343759641343
• License:
• Abstract: Image Splicing Localization (ISL) is a fundamental yet challenging task in digital forensics. Although current approaches have achieved promising performance, the edge information is insufficiently exploited, resulting in poor integrality and high false alarms. To tackle this problem, we propose a multi-scale cross-fusion and edge-supervision network for ISL. Specifically, our framework consists of three key steps: multi-scale features cross-fusion, edge mask prediction and edge-supervision localization. Firstly, we input the RGB image and its noise image into a segmentation network to learn multi-scale features, which are then aggregated via a cross-scale fusion followed by a cross-domain fusion to enhance feature representation. Secondly, we design an edge mask prediction module to effectively mine the reliable boundary artifacts. Finally, the cross-fused features and the reliable edge mask information are seamlessly integrated via an attention mechanism to incrementally supervise and facilitate model training. Extensive experiments on publicly available datasets demonstrate that our proposed method is superior to state-of-the-art schemes.
• Abstract（参考訳）: Image Splicing Localization (ISL)は、デジタル法医学における基本的な課題である。 現在のアプローチは有望な性能を達成しているが、エッジ情報は十分に活用されておらず、不整合性や誤報が高い。 そこで本研究では,ISLのためのマルチスケールクロスフュージョンおよびエッジスーパービジョンネットワークを提案する。 具体的には、マルチスケール機能、エッジマスク予測、エッジスーパービジョンのローカライゼーションの3つの重要なステップで構成されている。 まず,RGB画像とそのノイズイメージをセグメント化ネットワークに入力し,マルチスケールの特徴を学習し,その後にクロススケール融合とクロスドメイン融合を併用して特徴表現を強化する。 第2に,信頼性の高い境界アーチファクトを効果的にマイニングするためのエッジマスク予測モジュールを設計する。 最後に、クロスフューズされた特徴と信頼性の高いエッジマスク情報をアテンション機構を介してシームレスに統合し、モデルトレーニングを漸進的に監督し、促進する。 公開データセットに対する大規模な実験により,提案手法は最先端の手法よりも優れていることが示された。

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