③针对训练集数据量小,泛化性弱问题,引入三种来源不同的数据集:1)数据集Sea3为安全AI挑战者计划第五期:伪造图像的篡改检测-长期赛训练集,2005张;2)Ext为自建数据集,通过爬取网图,自行标注,808张;3)伪标签数据集,通过多轮迭代,高置信度A榜测试集样本,4000张。基于上述手段,将训练集扩充为原来2.7倍,极大提升...
2月17日,阿里天池上线篡改图像检测大赛,邀请各路安全技术人员及计算机视觉技术人员参与“篡改截图”比赛,考验AI的防守性能。阿里高级安全专家渡明表示,举办此次大赛一方面旨在推进相关防篡改技术的进步,助力解决网络诈骗的社会问题,另一方面也是为了给行业培养更多安全技术人才。 “近年来大量诈骗违法人员引入伪造各类证件、转...
在阿里天池真实场景篡改图像检测挑战赛中，审稿人手下留情队凭借其卓越的策略和创新方法一举夺魁。他们的方案，在这里详尽解析： https://github.com/Junjue-Wang/Rank1-Ali-Tianchi-Real-Scene-Tampering-Image-Detection-Challenge 面对挑战，他们洞察了几个关键问题：1.1 样本不均衡，解决难题；1.2 ...
深度学习【天池】ICDAR 文本篡改分类和检测 Kaggle竞赛的排名机制 在比赛结束之前,参赛者每天最多可以提交5次测试集的预测结果。每一次提交结果都会获得最新的临时排名成绩,直至比赛结束获得最终排名。在比赛过程中,Kaggle将参赛者每次提交的结果取出25%-33%,并依照准确率进行临时排名。在比赛结束时,参赛者可以指定几个...
公开项目>天池图像篡改检测-pytorch 天池图像篡改检测-pytorch Fork 0 喜欢 0 分享 天池图像篡改检测 小灰灰超 BML Codelab 2.4.0 Python3 初级计算机视觉 2023-03-08 16:51:33版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 111 2023-03-17 09:35:27 请选择预览文件 当前Notebook没有标题 BML Codelab基于...
对于日常生活中对我们带来风险损失的假图:资质证书、文案、截图等。针对真实场景中大量出现的篡改图像,使用PaddleSeg进行图像篡改区域检测。线上打榜分2391.34. - 飞桨AI Studio
入门比赛Getting Started:给萌新们一个试水的机会,没有奖金,但有非常多的前辈经验可供学习。很久以前Kaggle这个栏目名称是101的时候,比赛题目还很多,但是现在只保留经典的入门竞赛:手写数字识别、沉船事故幸存估计、脸部识别。 课业比赛In Class:是学校教授机器学习的老师留作业的地方,这里的竞赛有些会向public开放参赛,...
选手无需提交天池提供的竞赛数据文件,我们会把提供的所有原始文件(与官网上的文件和文件名一致)放到tianchi_data/data文件夹下。需要注意,初始的时候tianchi_data/data文件夹会被清空,然后再放入原始数据文件。注意:train文件夹中请放入初始官网提供的4000张图像数据。 数据结构示例如下: |-- tianchi_data |--data ...
全球AI攻防挑战赛—赛道二:AI核身之金融场景凭证篡改检测金融领域交互式自证业务中涵盖信用成长、用户开户、商家入驻、职业认证、商户解限等多种应用场景,通常都需要用户提交一定的材料(即凭证)用于证明资产收入信息、身份信息、所有权信息、交易信息、资质信息等,而凭
为此,开设AI核身-金融凭证篡改检测赛道。将会发布大规模的凭证篡改数据集,参赛队伍在给定的大规模篡改数据集上进行模型研发,同时给出对应的测试集用于评估算法模型的有效性。 比赛任务 在本任务中,要求参赛者设计算法,找出凭证图像中的被篡改的区域。 数据集介绍 特别说明:参赛选手不允许使用额外数据 本次比赛将发布...