图像篡改区域定位
基于双重同调感知的生成对抗网络，通过选择性金字塔生成器与同调识别判别器精确定位图像中被篡改的区域。
Liu, Weihuang · Cun, Xiaodong · Pun, Chi Man
Pattern Recognition 2024
网络直接从数据学习篡改痕迹，不再需要根据特定篡改类型设计特征，因此能适应更多未知场景。
选择性金字塔生成器对编码器不同层级的特征重新加权，使预测更关注与篡改相关的区域。
同调感知判别器在预测和目标的掩码图像上学习区分真实与伪造像素，以硬门控方式强化分割结果。