#529
summarized by : 綱島 秀樹
DOA-GAN: Dual-Order Attentive Generative Adversarial Network for Image Copy-Move Forgery Detection and Localization
Ashraful Islam, Chengjiang Long, Arslan Basharat, Anthony Hoogs

どんな論文か？

copy-moveの画像編集が行われた領域を特定するタスクにおいて、1st-order Attentionはcopy-moveの位置検出、2nd-order Attentionはピクセル間の関係を抽出する2つの異なるアテンションを導入することで定性、定量的にSOTAなDual-Order Attentive GAN (DOA-GAN) を提案した。
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新規性

・従来手法と比較して、定量、定性的にSOTAな点 ・2つの異なるAttentionがcopy-moveの画像編集に有効なことを示した点

結果

・pixelのprecision、recall、F1 scoreでほぼ全てSOTA ・定性的に検出がSOTA ・MSCOCOなどでもlocalizationはSOTA

その他（なぜ通ったか？等）

定性、定量的にSOTAでありつつ、クリティカルとなる2つのモジュールを新たに提案したというのが大きいのではないかと考えられる。

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