- …
- …
#578
summarized by : Tomoki Tanimura
どんな論文か？
Watermarkingは画像に情報を埋め込む処理のことで，画像の歪みや変換に対して頑健であることが求められる．DLベースの手法は学習に使用してない変換に対して脆弱である．そこで，学習時に変換を明示的に指定せず，Adversarial TrainingとChannel Encodingを用いて頑健なモデルを学習する手法を提案．
新規性
特定の変換タイプに依存しないWatermarkingモデルの学習手法を提案
結果
固定の変換タイプだけを利用して学習したモデルと比較．学習時に使用した変換 typeに対しても，同等かそれ以上の精度で，学習時に使用してない変換タイプ でも高精度．
その他（なぜ通ったか？等）
- …
- …