AWPD：面向无关水印存在检测的频率护盾网络
计算机视觉与模式识别
2026-04-21 v3 人工智能
摘要
不可见水印作为图像版权保护的 essential 技术，正在社交媒体和 AIGC 快速发展后得到广泛部署。然而，现有不可见水印检测高度依赖特定算法的先验知识，导致在开放环境中对“未知水印”检测能力有限。为此，我们提出了一个名为“无关水印存在检测”(AWPD)的新任务，旨在识别图像是否携带版权标记，而无需解码信息。我们构建了包含大规模样本的 UniFreq-100K 数据集，涵盖各种不可见水印嵌入算法。进一步，我们提出了频率护盾网络(FSNet)。该模型在浅层部署自适应谱感知模块(ASPM)，利用可学习的频率门控动态放大高频水印信号，同时抑制低频语义。在深层，网络引入动态多光谱注意力(DMSA)，结合三流极值池化，深入挖掘水印能量异常，迫使模型精确聚焦于敏感频率带。大量实验表明，FSNet 在 AWPD 任务上表现出卓越的零样本检测能力，超越现有基线模型。代码和数据集将在接受后发布。
引用
@article{arxiv.2603.06723,
title = {AWPD: Frequency Shield Network for Agnostic Watermark Presence Detection},
author = {Xiang Ao and Yilin Du and Zidan Wang and Mengru Chen and Siyang Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.06723},
year = {2026}
}
备注
15 pages, 7 figures