AdaIFL:Adaptive Image Forgery Localization via a Dynamic and Importance-aware Transformer Network
发表于ECCV2024,提出了AdaIFL,为不同的网络组件定制不同的专家组,构建多个不同的特征子空间,利用自适应激活的专家网络,AdaIFL可以捕获与伪造模式相关的判别特征,增强了模型的泛化能力。提出了一种特征重要性感知注意力,自适应地感知不同区域的重要性,并将区域特征聚集成可变长度的标记,将模型的注意力导向更有区别和信息的区域。
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