WDNet: Watermark-Decomposition Network for Visible Watermark Removal 论文链接：https://arxiv.org/abs/2012.07616 代码链接：https://github.com/MRUIL/WDNet 作者单位：华中科技大学（白翔团队） 表现SOTA！性能优于DecompNet等网络，并构建了一个大规模水印去除数据集CLWD，共计70K水印图像，主要包含彩色水印，现已开源！

可见水印被广泛用于图像中以保护版权。分析水印去除有助于以对抗性方式增强反攻击技术。当前的去除方法通常利用图像到图像的变换技术。然而，水印的大小，形状，颜色和透明度的不确定性为这些方法设置了巨大的障碍。为了解决这个问题，我们将传统的水印图像分解合并为两阶段的生成器，称为水印分解网络（WDNet），其中第一阶段预测整个水印图像的粗略分解，第二阶段专门针对水印区域进行处理。优化移除结果。分解公式使WDNet能够从图像中分离水印，而不是简单地将其去除。我们进一步表明，这些分离的水印可以作为额外的nutrients ，用于构建更大的训练数据集并进一步提高去除效果。此外，我们构建了一个名为CLWD的大规模数据集，主要包含彩色水印，以填补彩色水印去除数据集的空白。在公共灰度数据集LVW和C​​LWD上进行的大量实验一致表明，所提出的WDNet在准确性和效率上均优于最新方法。

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