The evaluation of the effectiveness of deep learning based image watermarking

Abstract

The commonly adopted evaluation criteria for deep-learning based image watermarking was analyzed. Key metrics for imperceptibility, robustness and capacity of watermarks are explored. By examining these metrics, this study provides a comprehensive understanding of how well modern watermarking techniques perform under various conditions and constraints.

В даній роботі було проаналізовано загальноприйняті критерії оцінювання водних знаків зображень, створених з використанням методів глибинного навчання. Досліджено ключові метрики непомітності, стійкості та пропускної здатності водних знаків. Вивчення цих показників дає комплексне розуміння того, наскільки добре працюють сучасні методи нанесення водних знаків за різних умов і обмежень.