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Deep Clustering:A Comprehensive Survey
发表于IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2024,深度聚类的综合综述。
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Attentive and Contrastive Image Manipulation Localization With Boundary Guidance
发表于TIFS2024,被篡改区域的边界是分离被篡改和未被篡改像素的关键位置,在这项工作中,我们提出了一种图像操作检测的边界感知方案,其中我们引入了充分利用篡改区域的边界信息,并从注意和特征学习两个角度实现了我们的方案。
*现有问题*: 被篡改区域的边界是分离被篡改和未被篡改像素的关键位置。然而,如何利用这些边界信息来提高检测被篡改图像区域的性能仍有待探索。 *解决方案*: 在这项工作中,我们提出了一种图像操作检测的边界感知方案,其中我们引入了充分利用篡改区域的边界信息,并从注意和特征学习两个角度实现了我们的方案。首先,为了进一步增强操作定位,我们鼓励该模型关注一个被篡改区域周围的边界,其中经常存在非自然的混合。其次,受对比学习的启发,我们寻求学习一个特征空间,即篡改区域内的点远离篡改区域边界附近的非调和区域点,以获得更强大的特性来定位篡改区域。