原创

： Hybrid features and semantic reinforcement network for image forgery detection

Hybrid features and semantic reinforcement network for image forgery detection

认为是2021年最靠谱的篡改检测类文章
作者是吉林大学的

代码未开源

使用的线索为图像重采样特征和空间特征（像素关系）。
在这里插入图片描述
其实这个网络像是U-net的框架

重采样特征

使用的是LSTM 网络，输入图为 256 * 256 分为的8 * 8个batch （32 * 32大小）。此信息流输出的仍旧是像素级别的分类，以前的论文会直接输出32 * 32块的分类。

语义扩张（Semant*ic reinforcement）

可以看作是跳跃连接，使用1*1卷积 改变了通道数

结果展示

在这里插入图片描述
就F1指标而言，感觉指标是普遍偏高了，尤其是ELA。

datasets