weixin_38753768 于 2019-05-19 17:50:32 发布
本文介绍了利用深度学习技术构建水印检测器和去除器的方法。首先，通过收集多样化水印构建数据集，然后使用Faster R-CNN、YOLOv2、RetinaNet等目标检测模型进行水印检测，RetinaNet表现最佳。接着，基于全卷积网络的U-net结构设计水印去除器，结合感知损失和一范数损失优化去水印效果。实验结果显示，该方法对未知水印的检测和去除效果良好，旨在促进水印技术的发展和版权保护。 
作者简介：李翔，国内某互联网大厂AI民工，前携程酒店图像技术负责人，主导并参与一系列图像智能化算法的研发与落地工作。在ICCV和CVPR等学术会议及国际期刊上发表论文十余篇。
写在前面
水印作为一种保护版权的有效方式被广泛地应用于海量的互联网图像，针对水印的各种处理显得越来越重要，比如水印的检测和水印的去除与反去除。在这里我们和大家分享一下业余期间在水印智能化处理上的一些实践和探索，希望可以帮助大家在更好地做到对他人图像版权保护的同时，也能更好地防止自己的图像被他人滥用。
我们大家在日常生活中如果下载和使用了带有水印的互联网图像，往往既不美观也可能会构成侵权。为了避免使用带有水印的图像带来的各种影响，最直接的做法就是将带有水印的图像找出来丢弃不用，此外还有一种不推荐的做法就是去掉图像上的水印后再使用。
接下来我们将会围绕上述两种大家常见的做法展开，首先介绍如何利用深度学习技术快速搭建一个水印检测器，实现水印的自动检测，同时我们还会进一步展示在水印检测的基础上如何利用深度学习技术设计一个水印去除器，自动将图像上的水印去除。
