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Detector de discrepancias semánticas para la identificación de falsificaciones de imágenes
Created by
Haebom
Autor
Ziye Wang, Minghang Yu, Chunyan Xu, Zhen Cui
Describir
Este documento se centra en la detección de falsificaciones mediante conceptos semánticos de modelos preentrenados, ya que la importancia de la detección de falsificaciones de imágenes ha aumentado debido a los avances en la tecnología de generación de imágenes. Para abordar el desajuste entre las imágenes falsificadas y los espacios de conceptos semánticos, proponemos un novedoso detector de desajustes semánticos (SDD) que consta de tres módulos principales. Primero, el módulo de muestreo de tokens semánticos mitiga los cambios espaciales causados por marcas de falsificación y características no relacionadas con los conceptos semánticos. Segundo, el módulo de aprendizaje de desajustes de falsificación a nivel de concepto, basado en un paradigma de reconstrucción visual, mejora la interacción entre los conceptos semánticos visuales y las marcas de falsificación, capturando de manera efectiva los desajustes guiados por conceptos. Tercero, el potenciador de características de falsificación de bajo nivel integra desajustes de falsificación aprendidos a nivel de concepto para minimizar la información de falsificación redundante. Los resultados experimentales en dos conjuntos de datos de falsificación de imágenes estándar demuestran que el SDD propuesto supera los métodos existentes. El código fuente está disponible en https://github.com/wzy1111111/SSD .
Presentamos un método novedoso para mejorar el rendimiento de la detección de falsificaciones de imágenes aprovechando conceptos semánticos de modelos previamente entrenados.
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Resuelve eficazmente el problema de desajuste entre el espacio de conceptos semánticos y el espacio de características de la imagen falsificada.
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Mejorar la precisión a través del aprendizaje de falsificaciones e inconsistencias a nivel conceptual.
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Presentación de un modelo SDD que supera los métodos existentes y provisión de código fuente abierto.
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Limitations:
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Se necesita más investigación sobre el rendimiento de generalización del método propuesto.
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Se necesitan evaluaciones de desempeño adicionales para varios tipos de técnicas de falsificación.
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Es necesario revisar la posibilidad de sobreajuste para conjuntos de datos específicos.
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Se requiere evaluar los costos computacionales y el potencial de procesamiento en tiempo real.
