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发表于AAAI2024，提出基于CatmullRom样条的回归网络，为了明确抑制假阳性样本和避免不确定性边界，综合再评分算法（CRA,Comprehensive Re-scoring Algorithm），综合评估每个区域的信任分数作为篡改区域，而垂直纹理交互感知（VTP, Vertical Texture-interactive Perception）控制生成更准确的区域边缘。

*现有问题*： 假阳性（FPs）和不准确的边界。 *解决方案*： 基于CatmullRom样条的回归网络（CSR-Net, CatmullRom Splines-based Regression Network），首次尝试将回归方法引入像素级任务。为了明确抑制假阳性样本和避免不确定性边界，我们设计两个相互互补和强化的组件，即综合再评分算法（CRA,Comprehensive Re-scoring Algorithm），综合评估每个区域的信任分数作为篡改区域，而垂直纹理交互感知（VTP, Vertical Texture-interactive Perception）控制生成更准确的区域边缘。

具体情况

 在本文中，我们精心设计了一个定制的基于CatmullRom样条的回归网络（CSR-Net），并尝试将回归方法引入像素级图像篡改定位（本文中的IFL）。 详细地说，与传统的边界盒检测方法相比，我们引入了CatmullRom定位技术，该技术对目标区域控制点的轮廓进行了建模，从而实现了更准确和有效的篡改区域定位。然后，为了抑制FPs（假阳性），设计了综合再评分算法（CRA），我们为每个区域实例重新分配分数，区域实例的综合得分由分类得分（CLS）和实例得分（INS）两部分组成。 此外，我们还提出了一个可学习的区域纹理提取模块垂直纹理交互感知（VTP）来进一步参考边缘。  因此，CSRNet可以在不接近FPs的情况下感知所有被篡改的区域，并实现准确的定位。大量的实验表明，CSR-Net优于现有的最先进的方法，不仅在自然图像数据集上，而且在社交媒体数据集上。

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