ディープモデルは、改ざんされた画像を分類し、改ざんされた領域を特定することを目的とした画像操作の検出に広く使用され、成功を収めています。ほとんどの既存の方法は、改ざんされた画像からグローバルな特徴を

arxiv_reader のブックマーク 2023/02/23 12:33

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4732759436060357188/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2210.08529v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2210.08529v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2210.08529v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">提案型対照学習による効果的な画像操作検出に向けて</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/localization">localization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22contrastive%20learning%22">contrastive learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープ モデルは、改ざんされた画像を分類し、改ざんされた領域を特定することを目的とした画像操作の検出に広く使用され、成功を収めています。ほとんどの既存の方法は、改ざんされた画像からグローバルな特徴を</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230223#bookmark-4732759436060357188"><span class="datetime-body">2023/02/23 12:33</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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