mjkwon2021/CAT-Net

解决的问题

CAT-Net 通过分析 JPEG 压缩伪影，旨在检测和定位图像中的篡改区域。它解决了图像伪造问题，特别是针对拼接伪造（将一个图像中的对象移动到另一个图像中），第二版还扩展到检测一般类型的图像篡改。

工作原理

该网络通过分析 JPEG 压缩伪影来追踪和识别图像被修改的位置。它提供两个版本：

• CAT-Net v1：专门针对拼接伪造。
• CAT-Net v2：通过压缩伪影的数学分析，扩展功能以检测一般伪造类型。

适用人群

本项目主要面向从事多媒体取证和图像篡改检测的图像取证研究人员及开发者。

主要亮点

• 两阶段检测：支持 v1 的拼接专用检测和 v2 的通用伪造检测。
• 全面的数据集支持：提供对五个自定义数据集（包括 tampCOCO 和 compRAISE）的访问，并链接到 CASIA 和 IMD2020 等标准数据集。
• 取证热力图：生成预测热力图，精确可视化篡改区域的位置。
• 预训练权重：包含 v1 和 v2 模型的预训练权重，可立即进行推理。