Win平台图片篡改检测的可运行完整代码，只需要anaconda安装必要的tensorflow1.X等库，将数据和权重放入对应的路径即可运行。linux需要编译cython_bbox库即可

Image-manipulation-detection 图片篡改检测项目的训练权重，基于tensorflow1.X。 使用VOC2007数据集生成5000张待训练图像使用VGG16预训练权重，使用GPU进行训练，经过40000迭代，得到的权重文件。 已放入百度网盘，如失效也可根据文件中的联系方式进行获取。

借助生成对抗网络实现无人监督的深度图像增强 IEEE图像处理事务（T-IP） 1 ，1 ，1 ，2 ， 1 [ ] [ ] 1香港城市大学， 2美团集团 介绍 该网站共享IEEE图像处理事务（T-IP），第一卷，“通过生成的对抗网络实现无监督的深度图像增强”的代码。 2020年9月29日，第9140-9151页。 抽象的 对于公众而言，提高图像的美学质量是充满挑战和渴望的。 为了解决这个问题，大多数现有算法都是基于监督学习方法来学习用于配对数据的自动照片增强器，该照片增强器由低质量的照片和相应的专家修饰版本组成。 但是，专家修饰的照片的样式和特征可能无法满足一般用户的需求或偏好。 在本文中，我们提出了一种无监督的图像增强生成对抗网络（UEGAN），该网络以无监督的方式从一组具有所需特征的图像中学习相应的图像到图像的映射，而不是学习大量的成对图像。 所提出的模型基于单个深层GAN，该

带有代码的论文--- [ ] 带有代码的纸--- [ ] 变压变压器 预培训图像处理变压器，[]，[] 注意力可视化之外的变压器可解释性，[]，[] 生成对抗式变压器，[]，[] 变压器中的变压器，[]，[] 带有变压器的端到端视频实例分割，[] 用变压器从序列到序列的角度重新思考语义分割，[]，[] 图像处理 AdderSR：迈向节能图像超分辨率， Efficient SR ，[]，[代码] 探索图像超分辨率中的稀疏性以进行有效推理， Efficient SR ，[论文]，[代码] ClassSR：通过数据特性， Efficient SR加速超分辨率网络的通用框架，[论文]，[代码] 用于图像超分辨率， Efficient SR数据知识蒸馏 Cross-MPI：使用多平面图像进行图像超分辨率的跨尺度立体声， Stereo SR ，[纸张]，[代码] 学习具有局部

旧照片还原（官方PyTorch实施） | | | | :fire: 使旧照片重现生命，CVPR2020（口服） 通过深潜空间转换恢复旧照片，正在审查PAMI 1 ，2 ，3 ，4 ，2 ，1 ，2 1香港城市大学， 2 Microsoft亚洲研究， 3 Microsoft Cloud AI， 4 USTC 这个项目的笔记 该代码源自我们的研究项目，目的是演示研究思路，因此我们并未从产品角度对其进行优化。 而且，我们将花费时间来解决一些常见问题，例如内存不足问题，分辨率受限，但不会在工程方面涉及太多问题，例如推理速度加快，fastapi部署等。顶一下。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。的的的的的的的的话。。。。。。。。。。。

Image Manipulation Toolbox .zip

压缩包里有论文[PDF]和制作的[PPT]~一篇CVPR2018的论文Learning Rich Features for Image Manipulation Detection，检测图像的篡改区域，用Faster R-CNN网络定位图像被篡改的部分，练就PS检测的火眼金睛。让PS痕迹无处可逃。这就将图像鉴伪，图像取证这方面与深度学习技术结合起来啦。 --------------------- 本文来自 luolan9611 的CSDN 博客 ，全文地址请点击：https://blog.csdn.net/luolan9611/article/details/82804248?utm_source=copy