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AIGCTraceability
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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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Image Manipulation Detection With Implicit Neural Representation and Limited Supervision
发表于ECCV 2024。
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EfficientNet
74Survey_on_Deep_Clustering
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Unified Frequency-Assisted Transformer Framework for Detecting and Grounding Multi-modal Manipulation
发表于IJCV 2024，多模态的图像篡改检测。
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Circle Loss A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
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公式识别工具
78Unsupervised_Semantic_Segmentation
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EAGLE:Eigen Aggregation Learning for Object-Centric Unsupervised Semantic Segmentation
发表于CVPR2024。
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