論文の概要: Context-Aware Weakly Supervised Image Manipulation Localization with SAM Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20294v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 07:35:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:58.274264
• Title: Context-Aware Weakly Supervised Image Manipulation Localization with SAM Refinement
• Title（参考訳）: SAMリファインメントを用いたコンテキスト認識弱補正画像操作位置推定
• Authors: Xinghao Wang, Changtao Miao, Dianmo Sheng, Tao Gong, Qi Chu, Bin Liu, Nenghai Yu,
• Abstract要約: 悪意のある画像操作は社会的リスクを生じさせ、効果的な画像操作検出方法の重要性を高めている。 画像操作検出の最近のアプローチは、完全に教師されたアプローチによって大きく推進されている。 本稿では,デュアルブランチトランスフォーマー-CNNアーキテクチャに基づく,弱教師付きフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.93551964327894
• License:
• Abstract: Malicious image manipulation poses societal risks, increasing the importance of effective image manipulation detection methods. Recent approaches in image manipulation detection have largely been driven by fully supervised approaches, which require labor-intensive pixel-level annotations. Thus, it is essential to explore weakly supervised image manipulation localization methods that only require image-level binary labels for training. However, existing weakly supervised image manipulation methods overlook the importance of edge information for accurate localization, leading to suboptimal localization performance. To address this, we propose a Context-Aware Boundary Localization (CABL) module to aggregate boundary features and learn context-inconsistency for localizing manipulated areas. Furthermore, by leveraging Class Activation Mapping (CAM) and Segment Anything Model (SAM), we introduce the CAM-Guided SAM Refinement (CGSR) module to generate more accurate manipulation localization maps. By integrating two modules, we present a novel weakly supervised framework based on a dual-branch Transformer-CNN architecture. Our method achieves outstanding localization performance across multiple datasets.
• Abstract（参考訳）: 悪意のある画像操作は社会的リスクを生じさせ、効果的な画像操作検出方法の重要性を高めている。 画像操作検出の最近のアプローチは、主に、労働集約的なピクセルレベルのアノテーションを必要とする、完全に教師されたアプローチによって進められている。 したがって、画像レベルのバイナリラベルのみを必要とする、弱教師付き画像操作のローカライゼーション手法を検討することが不可欠である。 しかし、既存の弱教師付き画像操作手法は、正確な局所化のためのエッジ情報の重要性を無視し、最適下位置化性能をもたらす。 そこで本稿では,境界特徴を集約するコンテキスト認識境界局所化(CABL)モジュールを提案し,操作対象領域の局所化のためのコンテキスト不整合を学習する。 さらに,CAM(Class Activation Mapping)とSAM(Segment Anything Model)を活用することで,より正確な位置化マップを生成するためにCGSR(CAM-Guided SAM Refinement)モジュールを導入する。 2つのモジュールを統合することで、デュアルブランチトランスフォーマー-CNNアーキテクチャに基づいた、より弱い教師付きフレームワークを提案する。 提案手法は,複数のデータセットにまたがる優れたローカライゼーション性能を実現する。

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