PSCC-Net：用于图像篡改检测与定位的渐进式空-通道关联网络
计算机视觉与模式识别
2022-08-16 v2
摘要
为防御对图像内容（如拼接、复制-移动和移除）的篡改，我们提出了渐进式空-通道关联网络（PSCC-Net）以检测并定位图像篡改。PSCC-Net 以双路径流程处理图像：自顶向下路径提取局部与全局特征，自底向上路径检测输入图像是否被篡改，并在多尺度上估计其篡改掩码，其中每个掩码以先前掩码为条件。不同于常规的编码器-解码器与无池化结构，PSCC-Net 利用不同尺度特征并通过密集跨连接以由粗到精的方式生成篡改掩码。此外，空-通道关联模块（SCCM）在自底向上路径中捕获空间与通道双重相关性，赋予特征整体线索，使网络能应对广泛的篡改攻击。得益于轻量骨干与渐进机制，PSCC-Net 能以 50+ FPS 处理 1080P 图像。大量实验证明了 PSCC-Net 在检测与定位上相对于最先进方法的优越性。
引用
@article{arxiv.2103.10596,
title = {PSCC-Net: Progressive Spatio-Channel Correlation Network for Image Manipulation Detection and Localization},
author = {Xiaohong Liu and Yaojie Liu and Jun Chen and Xiaoming Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.10596},
year = {2022}
}
备注
Published in IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. Codes and models are available at https://github.com/proteus1991/PSCC-Net