"预训练驱动的多模态边界感知视觉Transformer.pdf"
这篇论文主要探讨了如何改进图像篡改检测的深度学习模型，特别是在处理真实场景中的未知篡改手段时提高模型的性能。研究中，作者提出了一个预训练驱动的多模态边界感知视觉Transformer架构，以解决现有方法在捕获长远依赖关系、处理像素级图像标注信息不足以及伪造区域边界模糊等问题。
首先，论文引入了多模态嵌入的概念，结合RGB空间域和图像的频域模态来捕捉那些在RGB域中难以观察到的微妙伪造痕迹。通过这种方式，模型能够利用不同模态的信息来增强对伪造特征的识别能力。
其次，为了缓解训练样本不足的问题，论文采用了ImageNet预训练策略来训练模型的编码器部分。预训练可以在大规模数据集上预先学习到通用的视觉特征，这有助于模型在小样本环境下快速适应和收敛。
接下来，Transformer模块被整合到编码器的尾部，Transformer以其强大的长距离依赖捕获能力，能同时处理局部空间细节和全局上下文信息，从而增强模型的整体表示能力。这种设计使得模型在理解和分析图像时能兼顾局部和全局信息，进一步提升检测准确性。
对于伪造区域边界的模糊问题，论文创新性地设计了边界感知模块。该模块利用Scharr卷积层来获取噪声分布，使模型更加关注噪声而非语义内容，同时通过边界残差块来强化边界信息，提高了模型的边界分割性能。这一策略有助于更准确地定位篡改区域，降低定位难度。
实验结果证明，所提出的预训练驱动的多模态边界感知视觉Transformer在识别精度上优于现有的图像篡改检测方法，并且展现出良好的泛化性和鲁棒性，能有效应对不同类型的篡改手段。
这篇论文为图像篡改检测提供了一个新的解决方案，通过结合多模态信息、预训练技术和边界感知机制，提升了模型在未知篡改场景下的检测效果。这一研究对于未来在图像分析和安全领域的深度学习模型设计具有重要的参考价值。
