mjkwon2021/CAT-Net

해결하는 문제

CAT-Net은 JPEG 압축 아티팩트를 분석하여 이미지의 조작된 영역을 탐지하고 국소화하도록 설계되었습니다. 이 네트워크는 특히 이미지 스플라이싱(한 이미지에서 객체를 다른 이미지로 이동하는 것)과 두 번째 버전에서는 일반적인 이미지 조작을 대상으로 하는 이미지 위조 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 네트워크는 JPEG 압축 아티팩트를 분석하여 이미지가 조작된 위치를 추적하고 식별합니다. 두 가지 버전을 제공합니다:

• CAT-Net v1: 스플라이싱 위조에 특화되어 있습니다.
• CAT-Net v2: 압축 아티팩트의 수학적 분석을 사용하여 일반적인 위조 유형을 탐지할 수 있도록 기능을 확장합니다.

대상 사용자

이 프로젝트는 멀티미디어 포렌식 및 이미지 조작 탐지에 종사하는 이미지 포렌식 연구자 및 개발자를 주요 대상으로 합니다.

주요 특징

• 이중 단계 탐지: v1은 스플라이싱 전용 탐지, v2는 일반적인 위조 탐지 모두 지원합니다.
• 포괄적인 데이터셋 지원: tampCOCO 및 compRAISE를 포함한 5개의 커스텀 데이터셋에 대한 접근을 제공하며, CASIA 및 IMD2020과 같은 표준 데이터셋에 대한 링크도 제공합니다.
• 포렌식 히트맵: 조작된 영역이 정확히 어디에 있는지 시각화하는 예측 히트맵을 생성합니다.
• 사전 학습된 가중치: v1 및 v2 모델 모두에 대한 사전 학습된 가중치를 포함하여 즉시 추론이 가능합니다.