.png){kind=icon}
返回
An image manipulation localization method based on multi-scale frequency awareness
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1080/13682199.2026.2613611.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
随着图像编辑技术的快速发展，由于细微的伪影和多样的编辑模式，精确定位编辑区域仍然具有挑战性。现有方法未能充分挖掘多尺度频率信息，并且往往缺乏有效的跨层级特征交互。为解决这一问题，我们提出了一种多尺度频率感知框架，用于可靠的编辑定位。核心MFAFF模块引入自适应低通和高通滤波，以抑制高层特征中的无关噪声，同时增强低层特征中的精细边界细节。一种轻量级的深度可分离卷积解码器进一步提高了空间建模效率。结合二元交叉熵（BCE）、Dice和边缘监督的联合损失提升了区域准确性和边界精度。大量的跨数据集实验证明了自适应频率建模在鲁棒编辑定位中的有效性。
Keyword:
Multi-scale frequency awareness
adaptive feature fusion
image manipulation localization
depthwise separable convolution
vision transformer
Frequency-Aware Feature Fusion
Loss Function
Adaptive Low Pass Filter
期刊
I
IF:
1.1
论文数:
61
被引数:
0
机构
引用论文
The use of the area under the roc curve in the evaluation of machine learning algorithmsroc曲线下面积在机器学习算法评价中的应用.png)
PATTERN RECOGNITION
OAAI
PATTERN RECOGNITIONIF7.6
OAAI分享收藏Constrained Convolutional Neural Networks: A New Approach Towards General Purpose Image Manipulation Detection约束卷积神经网络: 一种通用图像处理检测的新方法OAAI
OAAI分享收藏
查看更多内容