Ma, Xiaochen
Ma, Xiaochen
You could follow the implementation in this repo: https://github.com/dddb11/MVSS-Net
We have provided a kind of solution here: https://github.com/SunnyHaze/IML-Dataset-Corrections
你好，感谢你的关注。 原论文使用了私有的巨大篡改数据集训练，如果需要相应的权重，可以参考这个仓库的复现，他将原论文的参数迁移到了pytroch中，可以直接使用。https://github.com/RonyAbecidan/ManTraNet-pytorchhttps://github.com/RonyAbecidan/ManTraNet-pytorch 本仓库没有对齐原仓库的实现，无法严格迁移，目前我也只在CASIAv2和NIST上预训练过本模型，仅供科研参考。 如果还有其他问题，欢迎讨论！
感谢你的关注，你需要自己定义一个专门给CASIA数据集的格式load的`Dataset`类，并且把路径导向该位置，可能需要涉及如下部分的修改： - 数据集路径： https://github.com/SunnyHaze/ManTraNet-Pytorch/blob/008b38329d9291e6fbcfb5695a7cade524dac575/Train.py#L51 - Dataset class： https://github.com/SunnyHaze/ManTraNet-Pytorch/blob/008b38329d9291e6fbcfb5695a7cade524dac575/Train.py#L56 我们也提供了一个去掉了一部分“谬误”的CASIA数据集供参考，请在这里查看，如果喜欢可以给个star： [](https://github.com/SunnyHaze/CASIA2.0-Corrected-Groundtruth) 然后你如果想修改特征提取的网络，则需要修改模型，这个需要修改model文件，大致在这个位置： https://github.com/SunnyHaze/ManTraNet-Pytorch/blob/008b38329d9291e6fbcfb5695a7cade524dac575/Mantra_Net.py#L28 希望能帮到你！
之前也有一位朋友好像在CASIA数据集上跑过这个Mantra-Net的复现，你也可以看看有没有机会咨询一下他： https://github.com/SunnyHaze/ManTraNet-Pytorch/issues/3#issuecomment-1109320281
好滴👌，不过我感觉那位朋友可能不太会及时回复，不知道您想用CASIA训练是出于什么动机？如果是初入科研的练手项目的话，我个人建议还是比较值得自己啃一下实现的，因为换一个新数据集确实是整个篡改检测任务最基础也最经常遇到的操作，对齐好数据路径以及转换的格式即可。对于Pytorch的`Dataset`和`Dataloader`的接口和实现也有很多的CSDN和知乎教程可以参考。也欢迎随时交流。
NIST 的三个类型应该是Splicing？ manipulated还有个xxxx（我记不住了），但其实manipulated是另外两个的“和”。所以实质上只有manipulated用于训练。 这个仓库里面的train和test是我从manipulated通过8:2随机分配得到的。 可以联系，为了保密，你可以邮件给我你的qq或者微信号，我的工作邮箱在我的github profile.