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检测人工智能生成图像的双输入神经模型的开发
通过引入傅里叶频率分解和双分支神经网络架构，我们提出了一种可以检测人工智能生成图像的工具，有效解决了在道德层面上区分真实图像和虚假图像的难题，达到了与一些最先进的架构相当的性能。
PDF17 days ago
基于 Robust CLIP 的检测器用于揭示扩散模型生成的图像
通过使用 CLIP 模型提取的图像和文本特征以及多层感知器（MLP）分类器，本研究引入了一个强大的检测框架，并提出了一种能够改善检测器鲁棒性的新型损失函数，以及在模型训练中平整化损失函数空间从而改善检测器的泛化能力。通过大量实验证明了我们方
PDF3 months ago
CVPR房间里的喧嚣大象：你的离群检测器对标签噪声是否鲁棒？
通过对 20 种最先进的 OOD 检测方法进行大量实验，我们发现类标签噪声对 OOD 检测有重要影响，现有方法中错误分类的 ID 样本与 OOD 样本之间的差异较小是一个被忽视的限制。
PDF3 months ago
ICML揭示虚假：有效的扩散生成图像检测
本文提出了一种名为 SeDID 的新型检测方法，它利用了扩散模型的特殊属性，即确定性逆和确定性降噪计算误差，分别采用基于统计的 SeDID_Stat 和基于神经网络的 SeDID_NNs，实验证明 SeDID 在应用于扩散模型时优于现有方法
PDFa year ago
ICML回归基础：重新审视离分布检测基线
研究了使用已经训练好的神经网络分类器进行图像识别的方法，提出了一种基于分析神经网络映射空间的简单有效的方法对不在分布范围内的图像进行检测识别，成功提高了识别的准确率。
PDF2 years ago
基于交叉带协同分析的 CNN 检测 GAN 生成的人脸图像
本文提出了一种利用交叉波段共生矩阵的方法来区分生成的合成图像和自然图像，用于生成合成脸部图像的真伪检验。该检测方法在光谱波段不一致性的基础上，在空间共同出现矩阵之外利用交叉频带共生矩阵，并利用 CNN 模型来训练识别真实和合成面部图像。实验
PDF4 years ago
通过脚本编写检测 Photoshop 合成人脸
通过自动生成的虚假图像，应用自动脚本在完全训练的模型内，检测出一种非常流行的 Photoshop 操作 — 在人脸上应用图像扭曲 — 我们显示，我们的模型在识别操作的任务上优于人类，可以预测修改的具体位置，并且在某些情况下可以用于 “撤消”
PDF5 years ago
图像问题：可扩展的攻击性和不合规内容 / 产品图片中的商标检测
本文介绍了一种计算机视觉的非法和非合规图像检测系统，解决了真实世界产品图像数据应用深度学习所面临的挑战，该系统结合了最先进的图像分类和目标检测技术，并采用定额众包的方法进行开发。
PDF5 years ago
用于物联网的可重构流式深度卷积神经网络加速器
该研究提出了一种流式硬件加速器，通过避免不必要的数据移动和独特的滤波器分解技术，优化了能源效率，并支持任意卷积窗口大小和使用并行池化单元计算最大池化功能，进而实现了吞吐量的提高和较高的能效比，可在智能物联网设备中应用。
PDF7 years ago
数字图像取证 vs. 图像合成：一场间接的军备竞赛
本文分析了数字图像取证的现状及其面对新技术的挑战，提出了评估图像取证的新方法，并进行了实验以测试不同取证痕迹下的图像组合技术，证明取证研究虽不知晓先进的图像合成技术，但具备基本工具可检测。
PDF8 years ago