論文の概要: A Lightweight and Effective Image Tampering Localization Network with Vision Mamba

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09941v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 06:35:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:46:46.813298
• Title: A Lightweight and Effective Image Tampering Localization Network with Vision Mamba
• Title（参考訳）: 視覚マンバを用いた軽量で効果的な画像改ざんネットワーク
• Authors: Kun Guo, Gang Cao, Zijie Lou, Xianglin Huang, Jiaoyun Liu,
• Abstract要約: 現在の画像改ざん手法は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーに依存している。 視覚的マンバ(ForMa)をベースとした,視覚障害者の視覚的触覚ローカライゼーションのための軽量かつ効果的なフォレストネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.369780585789917
• License:
• Abstract: Current image tampering localization methods primarily rely on Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transformers. While CNNs suffer from limited local receptive fields, Transformers offer global context modeling at the expense of quadratic computational complexity. Recently, the state space model Mamba has emerged as a competitive alternative, enabling linear-complexity global dependency modeling. Inspired by it, we propose a lightweight and effective FORensic network based on vision MAmba (ForMa) for blind image tampering localization. Firstly, ForMa captures multi-scale global features that achieves efficient global dependency modeling through linear complexity. Then the pixel-wise localization map is generated by a lightweight decoder, which employs a parameter-free pixel shuffle layer for upsampling. Additionally, a noise-assisted decoding strategy is proposed to integrate complementary manipulation traces from tampered images, boosting decoder sensitivity to forgery cues. Experimental results on 10 standard datasets demonstrate that ForMa achieves state-of-the-art generalization ability and robustness, while maintaining the lowest computational complexity. Code is available at https://github.com/multimediaFor/ForMa.
• Abstract（参考訳）: 現在の画像改ざん手法は、主に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーに依存している。 CNNは限定的な局所受容場に苦しむが、Transformerは2次計算の複雑さを犠牲にして、グローバルなコンテキストモデリングを提供する。 近年、状態空間モデルであるMambaが競争力のある代替として登場し、線形複雑でグローバルな依存性モデリングを可能にしている。 そこで我々は,視覚型MAmba(ForMa)に基づく視覚障害者の視覚的触覚ローカライゼーションのための軽量かつ効果的なフォレストネットワークを提案する。 まず、ForMaは、線形複雑性によって効率的なグローバル依存関係モデリングを実現するマルチスケールグローバル機能をキャプチャする。 次に、パラメータフリーの画素シャッフル層を用いてアップサンプリングを行う軽量デコーダにより画素ワイズローカライゼーションマップを生成する。 さらに,ノイズ支援型復号法を提案し,改ざん画像からの補間的操作トレースを統合し,デコーダの感度をフォージェリキューに高めている。 10の標準データセットの実験結果は、ForMaが最小の計算複雑性を維持しつつ、最先端の一般化能力と堅牢性を達成することを示した。 コードはhttps://github.com/multimediaFor/ForMa.comで入手できる。

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