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基于高通全卷积网络的深度修复定位( Localization of Deep Inpainting Using High-Pass Fully Convolutional Network )
Haodong Li Jiwu Huang Forensics Feature extraction Convolution Kernel Machine learning Computer vision Probability
在过去的几年里，图像修复已经随着深度学习得到了实质性的改善。深度修复可以用看似合理的内容填充图像区域，这些内容在视觉上并不明显。虽然修复最初是为了修复图像，但它甚至可以用于恶意操作，例如删除特定的对象。因此，有必要对图像中的修补进行识别。本文提出了一种定位深修复操作区域的方法。该方法采用基于高通滤波图像残差的全卷积网络。首先，我们分析并观察到，在残差域中，未涂抹的区域比未涂抹的区域更容易区分。为此，设计了一个高通预滤波模块来提取图像残差，以增强修补痕迹。然后，利用四个级联的ResNet块构建了一个特征提取模块，该模块从图像残差中学习识别特征。最后通过上采样模块对学习到的特征图进行放大，得到像素级的内绘定位图。整个网络是端到端的训练，有一个解决类不平衡的损失。在人工合成图像和真实感图像上进行的大量实验结果表明了该方法的有效性。
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