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#75
summarized by : 岡本大和（LINE Computer Vision Lab）
どんな論文か？
画像を入力すると、画像加工の有無判定と加工領域の特定をするネットワークを提案
新規性
RGB画像に加えてhigh pass filterで変換した画像も入力に利用した。
モデルアーキテクチャはAtteniton機構を取り入れた。
結果
Manipulation Detectionのタスクで従来手法よりも高性能を達成。
その他（なぜ通ったか？等）
モデルアーキテクチャのアップデート（EfficientNet-b4がベースライン → Atteniton導入）による貢献が大きい。一方で、high pass filterで変換した画像の入力がどれだけ性能向上に貢献したのか懐疑的（この点はAbulation Studyでもインパクトある結果には見えなかった）。
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