一种具备定位能力的 GAN 生成洪水图像检测架构
计算机视觉与模式识别
2022-05-17 v1 密码学与安全
摘要
在本文中，我们解决了一项新的图像取证任务，即检测由 ClimateGAN 架构生成的虚假洪水图像。为此，我们提出了一种混合深度学习架构，包含检测分支和定位分支，后者致力于识别被 ClimateGAN 操纵的图像区域。尽管我们的目标是检测虚假洪水图像，但事实上我们发现添加定位分支有助于网络聚焦于最相关的图像区域，并在泛化能力和对抗图像处理操作的鲁棒性方面取得显著提升。所提架构的良好性能在两个从互联网下载的真实洪水图像数据集以及三个由 ClimateGAN 从大量多样化街景图像生成的虚假洪水图像数据集上得到了验证。
引用
@article{arxiv.2205.07073,
title = {An Architecture for the detection of GAN-generated Flood Images with Localization Capabilities},
author = {Jun Wang and Omran Alamayreh and Benedetta Tondi and Mauro Barni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.07073},
year = {2022}
}