Tex-ViT：一种可泛化、鲁棒的基于纹理的双分支跨注意力深伪检测器
📝
内容提要
本研究针对传统CNN在不同数据集上表现不佳及对抗攻击的脆弱性，提出了Tex-ViT模型。该模型通过结合ResNet和视觉变换器，增强CNN特征，重点在于改进全局纹理模块，显著提高了跨域场景下的假图像检测准确率，达到了98%的表现，展示了其在不同情况下的应用潜力和后处理鲁棒性。
🏷️
➡️
