arXiv ID:
2605.19688
arXiv 提交日期: 2026-05-19
DocQT:通过多样化JPEG量化表增强文档伪造定位的鲁棒性 / DocQT: Improving Document Forgery Localization Robustness via Diverse JPEG Quantization Tables
1️⃣ 一句话总结
本文发现,训练时使用的JPEG压缩参数过于单一,导致文档伪造定位模型在真实场景中表现不佳;通过收集实际文档处理流程中的多种量化表并用于训练,并采用能直接利用这些量化表作为输入的网络架构,可以显著提升模型对伪造区域的定位准确性,并降低对真实文档的误报率。