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Robust Camera Model Identification Over Online Social Network Shared Images via Multi-Scenario Learning
发表于TIFS2023,随着互联网的蓬勃发展,在线社交网络(OSNs, online social networks)已成为图像共享和传输的主导渠道,但OSN传输下所有现有算法的性能都会严重下降,尤其是WeChat、QQ、Telegram和Dingding。为了减轻OSN的负面影响,在本工作中,我们提出了一种新的相机轨迹提取方法,该方法有望对各种OSN平台的传输具有鲁棒性。
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Towards Modern Image Manipulation Localization A Large-Scale Dataset and Novel Methods
发表于CVPR2024型,CAAA可以像素级自动和精确地注释大量的人工伪造的图像,进一步提出了一种新的度量QES,以方便不可靠注释的自动过滤。
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Multi-view Feature Extraction via Tunable Prompts is Enough for Image Manipulation Localization
发表于ACMMM2024,针对IML任务中公共训练数据集的稀缺,通过采用可调提示来利用预训练模型的丰富先验知识,即Prompt-IML框架,即插即用的特征对齐和融合模块。
*现有问题*: IML任务中公共训练数据集的稀缺直接阻碍了模型的性能。 *解决方案*: 提出了一个Prompt-IML框架,该框架通过采用可调提示来利用预训练模型的丰富先验知识。