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请问40k数据量的篡改检测集是您这边自己做的么?
---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2022年3月30日(周三) 下午4:56 收件人: @.>; 抄送: @.**@.>; 主题: Re: [Junjue-Wang/Rank1-Ali-Tianchi-Real-World-Image-Forgery-Localization-Challenge] 请问40k数据集是指得ImageNet么 (Issue #1)
不是啊,这是篡改检测任务,ImageNet是分类任务
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请问40k数据量的篡改检测集是您这边自己做的么? … ---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2022年3月30日(周三) 下午4:56 收件人: @.>; 抄送: @.**@.>; 主题: Re: [Junjue-Wang/Rank1-Ali-Tianchi-Real-World-Image-Forgery-Localization-Challenge] 请问40k数据集是指得ImageNet么 (Issue #1) 不是啊,这是篡改检测任务,ImageNet是分类任务 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: @.***>
这个是上一届的篡改比赛训练数据集,在竞赛论坛里面有公开
请问40k数据量的篡改检测集是您这边自己做的么? … ---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2022年3月30日(周三) 下午4:56 收件人: @.>; 抄送: @.**@.>; 主题: Re: [Junjue-Wang/Rank1-Ali-Tianchi-Real-World-Image-Forgery-Localization-Challenge] 请问40k数据集是指得ImageNet么 (Issue #1) 不是啊,这是篡改检测任务,ImageNet是分类任务 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: @.***>
这个是上一届的篡改比赛训练数据集,在竞赛论坛里面有公开
奥奥,怪不得,我说这届比赛没找到那个集,请问你们有公开预训练模型的计划么?
---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2022年3月30日(周三) 下午5:03 收件人: @.>; 抄送: @.**@.>; 主题: Re: [Junjue-Wang/Rank1-Ali-Tianchi-Real-World-Image-Forgery-Localization-Challenge] 请问40k数据集是指得ImageNet么 (Issue #1)
请问40k数据量的篡改检测集是您这边自己做的么? … ---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2022年3月30日(周三) 下午4:56 收件人: @.>; 抄送: @.@.>; 主题: Re: [Junjue-Wang/Rank1-Ali-Tianchi-Real-World-Image-Forgery-Localization-Challenge] 请问40k数据集是指得ImageNet么 (Issue #1) 不是啊,这是篡改检测任务,ImageNet是分类任务 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: @.***>
这个是上一届的篡改比赛训练数据集,在竞赛论坛里面有公开
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目前还没有,主要是觉得我们的trick太多了,模型参数不太具有科研价值
如想继续研究,请参考我们提出的三个挑战与我们的一些解决思路,希望你能走的更远!
谢谢大佬的思路,我注意到这次比赛以mantraNet,noiseprint这类为首的篡改检测网络没什么发挥空间,除开无法训练的原因,是否是由于比赛数据经过了后处理?目前篡改检测网络不管从dct流,噪声流,noiseprint,还是刚发的mvssnet的esb➕nsb都受重压缩,重采样影响非常大,鲁棒性很弱,难道说以后的篡改检测可行方向还是大数据➕目标分割?
---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2022年3月30日(周三) 下午5:22 收件人: @.>; 抄送: @.**@.>; 主题: Re: [Junjue-Wang/Rank1-Ali-Tianchi-Real-World-Image-Forgery-Localization-Challenge] 请问40k数据集是指得ImageNet么 (Issue #1)
如想继续研究,请参考我们提出的三个挑战与我们的一些解决思路,希望你能走的更远!
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我的专业不是做篡改检测,意见仅供参考与交流,从此次比赛来看,mvssnet等网络发挥空间不大,很大的原因可能是因为比赛的数据量比较小(泛化性很拉分),但是“挑战2”中的,边缘局部特征增强非常重要的,mvssnet也是基于此,只不过我们的策略是很简单的放大,我相信如果把mvssnet的增强策略放到我们的模型中,应该会有更大的提升。
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请问您找到40K的训练数据了吗?能提供个地址吗?感激不尽! 或者邮箱179393771@qq.com
不是啊,这是篡改检测任务,ImageNet是分类任务