关于数据集5个问题

[Eloise-z]

大佬您好！我有5个数据集相关的问题请教一下

1.CASIA1.0 对于篡改图片CASIA1.0/Modified Tp/Tp/Sp/Sp_D_NRN_A_cha0011_sec0011_0542.jpg，作者提到它与Au/Au_cha_0011.jpg一样，但我没找到对应的gt_mask，而且它的像素值和Au那张不完全相同

2.CASIA2.0 很感谢你们修复了那17张篡改图片的工作，但也有研究发现原始图片有重复的，不知道你们怎么处理的

3.Columbia 只提供了边缘mask，没有gt_mask，我通过在边缘mask上红色通道像素值>127设置为0，绿色>127设置为255得到的gt_mask，但是我只是一个小白，不知道真正实验中怎么做的

4.COVERAGE 有9张图片维度不对应，它一共才100张，直接跳过存在很大问题，我看到也有issue提到，能否也给我一份修改后的，我的邮箱是eloise.xyz@qq.com

5.IMD2020 你们论文中没有使用，但你们可能也知道，IMD2020/z14/00030_fake.jpg与对应gt_mask维度不对应

上面有“问题”的图片我都是跳过处理，看过的论文中并没有提到这些问题，所以我不知道真正的论文是怎么处理的，我只是一个小白，请大佬指点迷津

[SunnyHaze]

您好！感谢您对我们工作的关注！

因为这些问题都是数据集中非常特殊的问题，我提供我实际的处理方式以供参考：

1. 这张图我单独拿出来了，因为没有mask，我在计算metrics时没有将其包括在内
2. 这个现象确实存在，但是因为要和公开的各种指标直接比较，且目前大多数的paper都没有“去重”，所以我们还是直接在公开的CASIAv2数据集上计算的，以保证和过往paper的合理公平比较（因为大多数工作都没有release训练代码，所以还是只能和paper中的指标比较）。
3. 我们大致也是这样处理的，但我记不清颜色了，最终就是转化成黑底白块的mask即可。
4. 可以的，一会儿发你一份，后面我们会release一个网盘或者仓库。
5. IMD2020这张图我也手动修改了一下，大致对齐了mask，直接放在这里：

希望能帮到你，也希望以后篡改检测领域像您这样严谨的同行能越来越多，让领域越来越好！

[Eloise-z]

感谢大佬的帮助！

[SunnyHaze]

目前我们将所有修改过的数据集上传到了这个仓库，方便用于复现IML-ViT与完成后续工作，欢迎star或分享给其他Researcher，感谢！ https://github.com/SunnyHaze/IML-Dataset-Corrections

[Eloise-z]

目前我们将所有修改过的数据集上传到了这个仓库，方便用于复现IML-ViT与完成后续工作，欢迎star或分享给其他Researcher，感谢！ https://github.com/SunnyHaze/IML-Dataset-Corrections 感谢大佬的工作和开源精神，已star👍