Image Tampering Detection via Semantic Segmentation Network

基于语义分割网络的篡改检测

Proceedings of ICSP2020

基本的思想是篡改的目的在于混淆，混淆的手段在于语义物体。由此，语义检测的语义信息可以帮助篡改检测。

觉得很有道理，符合人类正常的思维。之前也有过这样的想法。但是实际上，还是有些差异，这个是使用的网络模型，而不是直接使用网络参数真的做语义分割。

要是有人实际试一试带有语义分割信息的篡改检测就好了。

实际的原理可能在于篡改检测是一种特殊的语义分割问题，人眼无法判断出其中的语义，并不说明实际没有语义差异。

多任务的模型

多任务感觉还是很流行的。
尤其是边缘和区域的这种双任务模式。

但是区域和边缘是可以转化的，不直接使用其中的一个，而用多任务。认为是这个原因。

不直接使用区域检测的结果提取边缘或者直接使用边缘检测填充说明这个网络结果还是不稳定，检测区域会少检测，检测边缘会漏检测。两种检测结果都是不靠谱的。所以不得不使用多任务。

边缘标注像素宽度实验

数据集标注层面
认为标注数据集使用9个像素宽度标注边缘。

这个边缘宽度不能太大，也不能太小。过大，特征信息模糊；过小，超过网络学习能力。

9=4*2+1

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