mjkwon2021/CAT-Net

何を解決するか

CAT-NetはJPEG圧縮アーティファクトを分析することで、画像の改ざん領域を検出および局所化するように設計されています。このネットワークは、特に画像のスプライシング（ある画像からオブジェクトを別の画像に移動する）および第二版では一般的な画像改ざんを対象とした画像改ざん問題に対処します。

動作方法

ネットワークはJPEG圧縮アーティファクトを分析し、画像が改ざんされた場所を追跡・特定します。2つのバージョンを提供しています：

• CAT-Net v1：スプライシング改ざんに特化。
• CAT-Net v2：圧縮アーティファクトの数学的分析を用いて、一般的な改ざんタイプを検出する機能を拡張。

対象ユーザー

このプロジェクトは、マルチメディアフォレンジックおよび画像改ざん検出に取り組む画像フォレンジック研究者や開発者を主な対象としています。

特徴

• 2段階検出：v1ではスプライシング専用検出、v2では一般的な改ざん検出をサポート。
• 包括的なデータセット対応：tampCOCOやcompRAISEを含む5つのカスタムデータセットへのアクセスを提供し、CASIAやIMD2020などの標準データセットへのリンクも提供。
• フォレンジックヒートマップ：改ざん領域の正確な位置を可視化する予測ヒートマップを生成。
• 事前学習済み重み：v1およびv2モデルの両方の事前学習済み重みを含み、即座の推論が可能。