論文の概要: SARIF: Segment Anything for Robust Image Forensics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.21108v1
• Date: Fri, 19 Jun 2026 05:21:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-26 08:16:54.896323
• Title: SARIF: Segment Anything for Robust Image Forensics
• Title（参考訳）: SARIF:ロバスト画像鑑定のためのセグメンテーション
• Abstract要約: 我々は,SARIF(Segment Anything for Robust Image Forensics)を提案する。 SARIFは、フィードバック誘導マスクデコーダと、フォージェリー固有の情報を抽出して法医学的トレースをキャプチャするデュアルエンコーダ設計を導入している。 標準フォージェリローカライゼーションベンチマークの実験により、SARIFは、一般的な画像の破損に対して、強い平均的なクロスデータセット性能とロバスト性を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9917768336120196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image forgery localization remains challenging due to diverse manipulation techniques and distribution shifts. Existing forgery localization models achieve high accuracy on benchmarks but often struggle with cross-domain generalization and robustness. In this paper, we propose SARIF (Segment Anything for Robust Image Forensics), a framework that leverages the Segment Anything Model (SAM), which has a promptable architecture and strong generalization ability. SARIF introduces a feedback-guided mask decoder and a dual-encoder design that extracts forgery-specific information to capture forensic traces while exploiting the SAM architecture. To localize manipulated regions, we design a block-wise prompting mechanism that derives forgery-specific cues from residual features between an adapted encoder and its frozen counterpart. These features are fused with the previous mask prompt to drive a feedback-based mask refinement process, enabling automatic forgery segmentation without manual input. Extensive experiments on standard forgery-localization benchmarks show that SARIF achieves strong average cross-dataset performance and robustness to common image corruptions.
• Abstract（参考訳）: イメージフォージェリーのローカライゼーションは、多様な操作技術と分散シフトのため、依然として困難である。 既存のフォージェリーローカライゼーションモデルはベンチマークで高い精度を達成するが、しばしばクロスドメインの一般化とロバスト性に悩まされる。 本稿では,SARIF(Segment Anything for Robust Image Forensics)を提案する。 SARIFはフィードバック誘導マスクデコーダとデュアルエンコーダの設計を導入し、SAMアーキテクチャを活用しながら、フォージェリ固有の情報を抽出して法医学的トレースをキャプチャする。 操作された領域をローカライズするために、適応エンコーダとその凍結した領域間の残像から偽造特定キューを導出するブロックワイズプロンプト機構を設計する。 これらの機能は、以前のマスクプロンプトと融合してフィードバックベースのマスクリファインメントプロセスを駆動し、手動入力なしで自動偽装セグメンテーションを可能にする。 標準フォージェリローカライゼーションベンチマークの大規模な実験により、SARIFは、一般的な画像の破損に対して、強い平均的なクロスデータセット性能とロバスト性を達成することが示された。

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