Image-Forgery-using-Deep-Learning: 使用深度学习进行图像伪造检测

Image-Forgery-using-Deep-Learning: 使用深度学习进行图像伪造检测

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此仓库提供了一个使用深度学习进行图像伪造检测的实现，基于PyTorch框架。以下是对该项目及其实现的详细介绍。

项目简介

本项目旨在通过深度学习技术，实现图像伪造的自动检测。具体来说，我们首先将RGB图像划分为重叠的64x64像素块。然后，将这些RGB像素块转换为YCrCb颜色通道，之后通过网络进行评分。最后，通过一个后处理阶段，完善网络预测结果，并对图像的真实性做出最终判断。

技术细节

我们采用了改编自MobileNet-V2的深度神经网络作为基础模型，并对其进行了针对当前问题优化的修改。以下是网络架构的修改细节以及实验结果。

架构修改

我们针对图像伪造检测任务，对原始的MobileNet-V2进行了调整。具体架构的修改如下图所示。

实验配置

我们定义了六种配置，与MobileNetV2（简称MBN2）共同作为核心，以全面评估不同模型配置对最终性能的影响。这些配置考虑了RGB和YCrCb两个颜色通道，以及三种不同的MobileNetV2架构：

1. 从零开始训练的MobileNetV2
2. 通过ImageNet预训练的MobileNetV2
3. 结合特定数据集微调的MobileNetV2

实验结果

通过对不同模型配置的全面评估，我们确定了哪些因素可以显著改善模型在图像伪造检测任务上的性能。

注意事项

• 请确保您有一个合适的Python环境，并安装了PyTorch库。
• 在运行代码前，请仔细阅读文档，并按照说明进行操作。

感谢您的关注，我们希望这个项目能够帮助您更好地理解深度学习在图像伪造检测方面的应用。

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