Nov, 2023

扩散生成图像中的弱监督深度伪造定位

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TL;DR通过使用基于解释、局部分数或注意机制的三种方法，并利用 Xception 网络作为共同的骨干架构，我们将任务定为弱监督定位问题，并在方法选择、监督类型、数据集和生成器等方面进行了仔细分析；我们的研究通过构建数据集，其中只有一个组件发生变化，证明了弱监督定位是可行的；而基于局部分数的最佳检测方法对于较松的监督比对于数据集或生成器的不匹配更不敏感。
denoising diffusion modelsdeepfake detectionlocalization mapweakly-supervised localizationdetection method
发现论文，激发创造
  • 医学异常检测的扩散模型

    我们提出了一种基于去噪扩散内隐模型的弱监督异常检测方法，结合分类器指导进行病态和健康主体之间的图像翻译，生成非常详细的异常地图，无需复杂的训练过程。

    Mar, 2022

  • 使用深度特征图进行弱监督定位

    本文提出了一种使用仅图像标签训练的分类网络的弱监督对象定位算法，该方法利用卷积层中捕获的局部空间和语义模式来检测和定位图像中的多个物体，通过采用有效的束搜索方法，该方法在标准对象定位数据集中明显优于现有技术，mAP 得分提高了 8 个点。

    Mar, 2016

  • FakeLocator: GAN-Based 人脸篡改的鲁棒定位

    本文提出了一种基于注意力机制和单个样本聚类方法的新方法 FakeLocator，旨在通过在 GAN 合成图像中检测伪造和定位伪造来解决众所周知的伪造定位问题，同时实现高定位精度和普适性

    Jan, 2020

  • 多重注意力深度伪造检测

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    Mar, 2021

  • 从文本到掩码：使用文本 - 图像扩散模型的注意力定位实体

    本研究揭示了扩散模型中隐藏的丰富多模态知识的一种新方法，用于分割任务。

    Sep, 2023

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    Feb, 2018

  • ContextLocNet: 上下文感知的弱监督本地化深度网络模型

    该研究利用图像级别监督，通过引入两种上下文感知的模型来实现目标在图像中的定位，加性模型和对比模型有助于定位目标的位置，在 Pascal VOC2007 和 2012 测试中表现出较好的效果。

    Sep, 2016

  • 自监督表示学习的定位加速

    通过数据驱动的前景显著性估计和复制粘贴来生成图像视图，实现对背景不变性的学习，从而训练代表性忽略背景内容并专注于前景的对比学习模型，并实现了在 ImageNet 分类和 PASCAL VOC、MSCOCO 目标检测上的显著性能提升。

    Apr, 2020

  • InfoMask：掩蔽式变分潜在表示以定位胸部疾病

    本文提出了一种学习到的空间屏蔽机制，以过滤出注意力矩阵中的无关背景信号，并通过最大化掩蔽变分表示和类标签之间的信息，以使鉴别性区域更准确的定位，最终成功通过使用 ChestX-ray8 数据集实现了肺炎本地化而不使用任何像素级或边界框注释。

    Mar, 2019

  • 通过主要区域正则化实现通用深度伪造检测

    通过从新的正则化角度增强一种去除主要区域的方法来增强现有的深伪造检测方法的泛化能力，并将其无缝整合到不同的主干网络中。

    Jul, 2023