Watermarking Images in Self-Supervised Latent Spaces - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Watermarking Images in Self-Supervised Latent Spaces

Pierre Fernandez
  • Fonction : Auteur
Alexandre Sablayrolles
  • Fonction : Auteur
Hervé Jégou
  • Fonction : Auteur
Matthijs Douze
  • Fonction : Auteur

Résumé

We revisit watermarking techniques based on pre-trained deep networks, in the light of self-supervised approaches. We present a way to embed both marks and binary messages into their latent spaces, leveraging data augmentation at marking time. Our method can operate at any resolution and creates watermarks robust to a broad range of transformations (rotations, crops, JPEG, contrast, etc). It significantly outperforms the previous zero-bit methods, and its performance on multi-bit watermarking is on par with state-of-the-art encoder-decoder architectures trained end-to-end for watermarking. The code is available at github.com/facebookresearch/ssl_watermarking.
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Pierre_Icassp.pdf (902.03 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03591396 , version 1 (28-02-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03591396 , version 1

Citer

Pierre Fernandez, Alexandre Sablayrolles, Teddy Furon, Hervé Jégou, Matthijs Douze. Watermarking Images in Self-Supervised Latent Spaces. ICASSP 2022 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE, May 2022, Singapore, Singapore. pp.1-5. ⟨hal-03591396⟩
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