Phát hiện Sửa ảnh MVSS-Net

Mục lục

🔍 Giới thiệu về Phát hiện Sửa ảnh bằng Giám sát Đa Khía cạnh Đa Quan điểm
🔍 Thách thức của Phát hiện Sửa ảnh
🔍 Giải pháp: Mô hình Phát hiện Sửa ảnh MVSS-Net
🔍 Phát hiện theo Đa Khía cạnh
🔍 Nhánh Chủ đạo: Phát hiện biên
🔍 Nhánh Nhạy nhiễu: Sử dụng Convolution Bayar và Mô-đun Tập trung Kép
🔍 Đào tạo MVSS-Net
🔍 Đánh giá tổng quát
🔍 Tóm tắt và Ứng dụng Thực tế
🔍 Nội dung mở rộng: Phát hiện Sửa ảnh và Phản ứng Sai lầm

Giới thiệu về Phát hiện Sửa ảnh bằng Giám sát Đa Khía cạnh Đa Quan điểm

Trên thế giới ngày nay, ảnh kỹ thuật số có thể dễ dàng bị sửa đổi một cách gian lận. Mục tiêu của chúng tôi không chỉ là phân biệt ảnh đã được chỉnh sửa từ ảnh chân thực, mà còn là xác định các vùng đã được chỉnh sửa ở cấp độ pixel, tương ứng với Hai nhiệm vụ cơ bản: phân loại ảnh và phân đoạn cấp pixel.

Thách thức của Phát hiện Sửa ảnh

Ưu điểm:

• Phát hiện hiệu quả các ảnh đã được chỉnh sửa.
• Xác định chính xác vị trí của các vùng đã sửa đổi ở cấp độ pixel.

Nhược điểm:

• Gặp khó khăn trong việc giảm thiểu sự bỏ sót các ảnh đã được chỉnh sửa.
• Dễ dẫn đến các cảnh báo sai trên ảnh chân thực.

Giải pháp: Mô hình Phát hiện Sửa ảnh MVSS-Net

Chúng tôi giới thiệu một mô hình phát hiện sửa ảnh mới, MVSS-Net, với Học Các Đặc trưng Đa Quan điểm và Giám sát Đa Khía cạnh. Mục tiêu của phần trước là tạo ra các đặc trưng có khả năng nhận biết được các dấu vết sửa đổi, trong khi mục tiêu của phần sau là giảm thiểu các cảnh báo sai trên ảnh chân thực.

Phát hiện theo Đa Khía cạnh

Nhánh Chủ đạo: Phát hiện biên

Đối với Nhánh Chủ đạo, chúng tôi áp dụng một phương pháp mới là Phát hiện biên. Điều thách thức chính là làm thế nào để xây dựng một đầu vào phù hợp cho phần phát hiện biên.

Ưu điểm:

• Tạo ra các đặc trưng tập trung vào các vùng đã được chỉnh sửa.
• Tăng cường các mẫu liên quan đến biên.

Nhược điểm:

• Đòi hỏi kỹ thuật chính xác để xây dựng đầu vào cho phần phát hiện biên.

Nhánh Nhạy nhiễu: Sử dụng Convolution Bayar và Mô-đun Tập trung Kép

Trong Nhánh Nhạy nhiễu, chúng tôi áp dụng một loại Convolution Bayar làm bộ trích xuất nhiễu. Sau đó, chúng tôi sử dụng một Mô-đun Tập trung Kép có thể huấn luyện được để hợp nhất các đặc trưng.

Ưu điểm:

• Phát hiện nhiễu một cách hiệu quả.
• Kết hợp các đặc trưng một cách chính xác.

Nhược điểm:

• Đòi hỏi tính toán phức tạp hơn.

Đào tạo MVSS-Net

Để huấn luyện MVSS-Net, chúng tôi đề xuất một giai đoạn huấn luyện mới, Giám sát Đa Khía cạnh. Chúng tôi xem xét ba hàm mất mát, mỗi cái có một mục tiêu riêng và sử dụng sự kết hợp lồi của chúng.

Đánh giá tổng quát

Chúng tôi tiến hành đánh giá tổng quát trên các bộ kiểm tra công cộng. Chúng tôi minh họa các kết quả dưới dạng thanh màu sắc và so sánh kết quả dưới ngưỡng quyết định tối ưu thông thường và ngưỡng cố định.

Ưu điểm:

• MVSS-Net đạt được sự cân bằng tốt giữa việc dự đoán chính xác hơn trên các ảnh đã được chỉnh sửa và báo cáo ít cảnh báo sai trên ảnh chân thực.

Nhược điểm:

• Cần sự cân nhắc kỹ l