mjkwon2021/CAT-Net

解決的問題

CAT-Net 透過分析 JPEG 壓縮偽影，設計用於檢測與定位影像中的篡改區域。它解決了影像偽造問題，特別針對拼接偽造（將一個影像中的物件移動到另一個影像中），第二版更擴展至檢測一般類型的影像篡改。

工作原理

該網路透過分析 JPEG 壓縮偽影，追蹤並識別影像被修改的位置。提供兩個版本：

• CAT-Net v1：專門針對拼接偽造。
• CAT-Net v2：透過壓縮偽影的數學分析，擴展功能以檢測一般偽造類型。

適用對象

本專案主要針對從事多媒體鑑識與影像篡改檢測的影像鑑識研究人員及開發者。

主要亮點

• 兩階段檢測：支援 v1 的拼接專用檢測與 v2 的一般偽造檢測。
• 全面的資料集支援：提供對五個自訂資料集（包括 tampCOCO 和 compRAISE）的存取，並連結至 CASIA 和 IMD2020 等標準資料集。
• 鑑識熱力圖：產生預測熱力圖，精確可視化篡改區域的位置。
• 預訓練權重：包含 v1 與 v2 模型的預訓練權重，可立即進行推論。