开源项目推荐：FALdetector
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FALdetector 1. 项目基础介绍及编程语言
FALdetector 是一个开源项目，旨在通过脚本化 Photoshop 来检测经过修改的面部图像。该项目由 UC Berkeley 和 Adobe Research 的研究人员共同开发，并通过论文 "Detecting Photoshopped Faces by Scripting Photoshop" 进行详细介绍。项目的主要编程语言是 Python，同时使用了一些 Shell 脚本来辅助模型的安装和运行。
2. 项目的核心功能
FALdetector 的核心功能是检测和识别出通过 Photoshop 的 Face-aware Liquify 工具修改过的面部图像。它包含以下两个主要组件：
- 全局分类器（Global Classifier）：用于判断一张图像是否经过了面部修改。
- 局部检测器（Local Detector）：用于定位图像中经过修改的具体区域。
这两个组件共同工作，帮助用户识别和处理修改过的面部图像。
3. 项目最近更新的功能
项目最近更新的功能主要包括：
- 模型权重更新：全局分类器的架构从 resnet-50 更改为 drn-c-26，以提高模型的性能和准确度。
- 数据集发布：为了便于用户评估模型性能，项目发布了一个验证数据集，包含来自 Flickr 和 OpenImage 的各500张原始和修改过的面部图像。
- 性能提升：在发布的数据集上，模型的准确性、平均精度（AP）和 PSNR 均有所提高。
这些更新使得 FALdetector 在检测和识别面部修改方面更加高效和准确。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
