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#866
summarized by : Ryota Suzuki
どんな論文か?
画像の合成・加工痕の検出タスクにおいて,教師なしで行うにあたり,CNNでモザイク一貫性解析(ベイヤーパターンの生画像からのデモザイキングで出るノイズの一貫性を見る)を行う.Sparse Network, Pixelwise Causal network, Blockwise Causal networkからなる.Pixelwise->Blockwiseも一工夫している.
新規性
CNNでMosaic artifacts detectionしたのは初めてとのこと.
結果
Dresden画像データセットにおいて,AUCでSoTA手法0.843に対し0.926と超越.
その他(なぜ通ったか?等)
各ネットワークは小さい.この設定ではパラメータ少ない(31,504)方が過学習が防げて良いらしい.
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