第一种方法将水印去除的任务视为一个图像翻译的任务，即将带有水印的图片作为源域，无水印的图片作为目标域，通过近些年流行的 图像翻译模型 ，实现水印擦除的功能，然而这样的方法只是隐式地告知模型水印的区域，很容易使得模型误擦除物体，这一点 ...

2025年3月1日 · Hertz et al. (Hertz, Fogel, Hanocka, Giryes, & Cohen-Or, 2019) present a single-stage network for the localization and removal of visual motifs embedded in images, which is called BVMR (Blind Visual Motif Removal). BVMR is the first to remove visible watermarks from images blindly (i.e., without explicit prior information).

2023年5月9日 · 在本文中，我们使用CVPR2019中引入的BVMR [1]作为基准来改进基于深度学习的“盲”水印去除方法，并实现实验结果显著超过基准结果。 我们的主要贡献可以总结如下： • 我们提出了一个名为AdvancedUnet的单阶段神经网络，用于同时提取和去除视觉水印。 • 在U结构的每个阶段中，我们嵌入了一个有效的RSU模块，而不是UNet中的原始模块，使网络能够学习更深的特征，并具有多尺度的鲁棒性。 • 我们提出了一种新颖的深度监督混合损失，在每个阶段中融合 …

2021年8月14日 · 为此，我们提出了自纠正的水印检测模块 (Self-calibrated Mask Refinement)，掩膜指引的背景修复模块，多层次信息融合的背景改进模块，整体框架如图5所示，各子模块如图6所示。 整体框架可以分为背景粗修阶段，以及背景精修阶段。 在图像粗修阶段，可以看到，网络由传统的UNet框架演变而来，为了兼顾模型大小以及多任务的需求，我们采用了共享编码器以及一层共享解码器的主干网络，对于水印掩膜检测以及背景修复任务，我们采用了不同的解码器分支 …

In this paper, we use BVMR [1], introduced in CVPR2019, as a benchmark to improve the ”blind” watermark removal method based on deep learning and achieve experimental results that significantly exceed the benchmark results. Our main contributions could be …

2021年12月29日 · 目前已经跑通的有三个，分别是BVMR（第一个blind端到端dl方法，来自以色列），再是split then refine（澳门大学），然后是SLBR（上交），其中SLBR应该是效果最好的，BVMR是colab训练的，算力捉襟见肘没办法，就当理论学习了。

2022年7月13日 · 我们的论文给出了BVMR在LVW和CLWD上的各项量化指标；BVMR模型可以裁剪 SplitNet网络，训练获得

2023年10月29日 · To address this issue, we propose a novel solution called the Progressive Visible Watermark Removal Network (PVWRNet) that achieves efficient and effective dense visible watermark removal. Our approach utilizes a cross-combination structure in the backbone module to balance dense visible watermark spatial and contextual features.

A 200 mV pulse (100 ms) first activates the BVMR (orange), indicated by a current raise at t ≈ 35 ms. A subsequent programming pulse (1.2 V, 100 µs) sets the non‐MR from an HRS (gray) to LRS ...

为此，我们提出了自纠正的水印检测模块 (Self-calibrated Mask Refinement)，掩膜指引的背景修复模块，多层次信息融合的背景改进模块，整体框架如图5所示，各子模块如图6所示。 整体框架可以分为背景粗修阶段，以及背景精修阶段。 在图像粗修阶段，可以看到，网络由传统的 UNet 框架演变而来，为了兼顾模型大小以及多任务的需求，我们采用了共享编码器以及一层共享解码器的主干网络，对于水印掩膜检测以及背景修复任务，我们采用了不同的解码器分支实现不同的功能。 …