Core Concepts
提案されたSWCNNは、自己監督メカニズムを使用して参照透かし画像を構築し、混合損失を利用して構造情報とテクスチャ情報のトレードオフを実現します。
Abstract
本論文では、水印分布に基づいてペアリングされたトレーニングサンプルではなく、参照透かし画像を構築する自己監督型畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であるSWCNNが提案されています。 SWCNNは、混合的なU-Netアーキテクチャと混合損失を使用して、構造情報とテクスチャ情報の質を向上させます。また、12種類の異なる透かしマークから成る透かしデータセットが行われました。提案されたSWCNNは、画像透かし除去において一般的なCNNよりも優れた結果を示しています。
Stats
Experimental results show that the proposed SWCNN is superior to popular CNNs in image watermark removal.
Codes can be obtained at https://github.com/hellloxiaotian/SWCNN.