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Imbalance-Aware Discriminative Clustering for Unsupervised Semantic Segmentation
发表于IJCV 2024，其设计了一张基于类别不平衡判别式聚类的端到端的无监督语义分割的方法，其主要架构是backbone+分割头组成，其中分割头由两个ReLU激活的卷积层和一个Softmax激活的卷积层组成，最大的创新在于基于任务设计的损失函数。
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DFPD
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Faster R-CNN:Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
23examine
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Mesoscopic Insights:Orchestrating Multi-Scale & Hybrid Architecture for Image Manipulation Localization
发表于AAAI2025，该论文同时构建IML所需的微观与宏观信息介观表征，并提出Mesorch架构，一种融合卷积神经网络和Transformer模型优势的混合模型，通过动态调整尺度权重，能高效捕捉介观层面的伪影特征。
25LSNet:See Large, Focus Small
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Exploring Multi-view Pixel Contrast for General and Robust Image Forgery Localization
发表于TIFS 2025，，通过在特征提取网络阶段使用dropout层让同样的图像可以得到不同的输出特征，基于此，使用了两阶段训练，第一阶段在图像内部、跨尺度和跨模态三个维度使用对比损失进行训练，第二阶段使用交叉熵训练定位头，其代码思路和FOCAL非常相似。
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GIM:A Million-scale Benchmark for Generative Image Manipulation Detection and Localization
发表于AAAI2025，提出了GIM数据集，提出了双流网络GIMFormer。
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Loupe:A Generalizable and Adaptive Framework for Image Forgery Detection
发表于IJCAI 2025，Loupe通过整合补丁感知分类器与带条件查询的分割模块，实现了全局真实性分类与细粒度掩码预测的同步处理。为增强对测试集分布偏移的鲁棒性，该模型创新性地采用伪标签引导的测试时自适应机制，利用补丁级预测结果对分割头进行监督学习。。
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Neural Clustering based Visual Representation Learning
发表于CVPR2024，认为现有图像视觉提取器基于图片是平滑的这一假设设计了基于网格式的架构，因此提出了聚类特征提取FEC，在图像处理中，FEC算法通过两种交替操作实现：首先将像素分组为独立簇以提取抽象特征，随后利用当前特征向量更新像素的深度特征。这种迭代机制通过多层神经网络实现，最终生成的特征向量可直接应用于下游任务。各层间的聚类分配过程可供人工观察验证，使得FEC的前向计算过程完全透明化，并赋予其出色的自适应可解释性。
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