論文の概要: AWPD: Frequency Shield Network for Agnostic Watermark Presence Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06723v2
• Date: Fri, 13 Mar 2026 08:00:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-16 13:35:07.437133
• Title: AWPD: Frequency Shield Network for Agnostic Watermark Presence Detection
• Title（参考訳）: AWPD:Agnostic Watermark Presence Detectionのための周波数シールドネットワーク
• Authors: Xiang Ao, Yiling Du, Zidan Wang, Mengru Chen, Siyang Lu,
• Abstract要約: 我々はAWPD(Agnostic Watermark Presence Detection)という新しいタスクを提案する。 AWPDは、画像が復号情報を必要とせずに著作権マークを持っているかどうかを特定することを目的としている。 We construct the UniFreq-100K dataset, including large-scale sample across various visible watermark embedded algorithm。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.641356834127894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Invisible watermarks, as an essential technology for image copyright protection, have been widely deployed with the rapid development of social media and AIGC. However, existing invisible watermark detection heavily relies on prior knowledge of specific algorithms, leading to limited detection capabilities for ``unknown watermarks'' in open environments. To this end, we propose a novel task named Agnostic Watermark Presence Detection (AWPD), which aims to identify whether an image carries a copyright mark without requiring decoding information. We construct the UniFreq-100K dataset, comprising large-scale samples across various invisible watermark embedding algorithms. Furthermore, we propose the Frequency Shield Network (FSNet). This model deploys an Adaptive Spectral Perception Module (ASPM) in the shallow layers, utilizing learnable frequency gating to dynamically amplify high-frequency watermark signals while suppressing low-frequency semantics. In the deep layers, the network introduces Dynamic Multi-Spectral Attention (DMSA) combined with tri-stream extremum pooling to deeply mine watermark energy anomalies, forcing the model to precisely focus on sensitive frequency bands. Extensive experiments demonstrate that FSNet exhibits superior zero-shot detection capabilities on the AWPD task, outperforming existing baseline models. Code and datasets will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 画像著作権保護の必須技術である見えない透かしは、ソーシャルメディアやAIGCの急速な発展とともに広く展開されてきた。 しかし、既存の目に見えない透かし検出は、特定のアルゴリズムの事前の知識に大きく依存しており、オープン環境での'未知の透かし'の限られた検出能力に繋がる。 そこで本研究では,画像に著作権マークがあるかどうかを復号化せずに識別することを目的とした,Agnostic Watermark Presence Detection (AWPD) という新しいタスクを提案する。 We construct the UniFreq-100K dataset, including large-scale sample across various visible watermark embedded algorithm。 さらに,周波数シールドネットワーク(FSNet)を提案する。 このモデルは、浅層層に適応スペクトル知覚モジュール(ASPM)を配置し、学習可能な周波数ゲーティングを利用して、低周波セマンティクスを抑えながら高周波透かし信号を動的に増幅する。 深層層では、ダイナミックマルチスペクトルアテンション(DMSA)と三流極端プールを組み合わせることで、透かしエネルギーの異常を深く掘り下げ、感度周波数帯に正確に焦点を合わせざるを得ない。 大規模な実験により、FSNetはAFPDタスクにおいて優れたゼロショット検出能力を示し、既存のベースラインモデルより優れていることが示された。 コードとデータセットは受け入れ次第リリースされる。

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