May, 2023

用于犯罪工具开发与评估的综合合成和操纵地面俯瞰图像数据集

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TL;DR本文介绍了一种首个数据集，用于开发和评估法庭工具，数据集包括真实的，完全合成的和部分操纵的俯瞰图像，该模型被训练用于不同缩放级别和不同来源的数据，并支持全合成和局部修复俯瞰图像的生成。
发现论文，激发创造
  • TrainFors: 图像操纵检测和定位的大型基准训练数据集

    我们提出了一个标准化的基准训练数据集，用于图像拼接、复制移动伪造、去除伪造和图像增强伪造的 IMDL 任务，并对现有 IMDL 数据集的问题进行了修改。我们还在我们提出的 TrainFors1 数据集上对最先进的 IMDL 方法进行了训练，以公平评估并报告了这些方法在类似条件下的实际性能。

    Aug, 2023

  • Hypersim：一个逼真的室内全景场景综合数据集

    本文介绍了一种名为 Hypersim 的、具备完整的室内场景计算机视觉理解的合成数据集，该数据集为场景、对象和像素级别提供完整的标注信息，并且评估了数据集的生成成本，并证明了使用该数据集进行预训练可以显著改善语义分割和 3D 形状预测任务的性能。

    Nov, 2020

  • InteriorNet: 大规模多传感器照片真实室内场景数据集

    本研究提供了一份可扩展性强、真实感更强、规模更大、变异性更强、且在训练和评估深度学习方法、基准测试同时定位和映射（SLAM）方面有更广泛用途的数据集，以支持计算机视觉领域的研究。我们使用数百万个专业室内设计和制作级家具资产进行高分辨率和高帧率视频序列渲染，并支持各种摄像头类型以及惯性测量。同时，我们展示了稀疏和密集 SLAM 算法的基准测试结果。

    Sep, 2018

  • FaceForensics++: 检测篡改的面部图像学习

    本文对当前合成图像生成和处理技术的发展进行了探讨，并提出了一个基于 DeepFakes，Face2Face，FaceSwap 和 NeuralTextures 的面部操作检测基准，包括超过 180 万个操纵图像的数据库，并通过数据驱动型假冒检测器的详尽分析证明了使用额外领域特定知识的方法能够显著提高假冒检测的准确性。

    Jan, 2019

  • 利用文本转图像合成数据进行鲁棒性空中图像灾害评估

    利用文本到图像生成模型在创建大规模合成监督时，我们提出了一种简单高效的方法用于来自空中图像的损害评估。我们的方法通过将生成模型的文本引导的基于掩码的图像编辑能力与训练模型的两阶段方法结合，从而在缺乏手动标注数据的领域中提高了模型的域鲁棒性。我们验证了我们提出的框架在跨地理领域转移设置中的有效性，并在单源和多源设置中与仅有源的基线相比取得了显着的改进。

    May, 2024

  • FaceForensics：一种用于在人脸中检测伪造的大规模视频数据集

    通过引入新的半百万级别的面部操作数据集，本文提出了对诸如经典图像取证分类、分割、以及众多优化方法进行基准测试、鉴定的处理任务，包括压缩不同质量级别下的视频，并达到超越现有所有视频操纵数据集一个数量级的状态，旨在通过根据目标制作难以区分的赝品来进行基准评估。

    Mar, 2018

  • SynDrone – 城市场景下多模态无人机数据集

    为了解决现有数据集图片数量有限的问题，本文提出了一个包含图像和三维数据的多模态综合数据集，该数据集包含 28 类的像素级标注，并可用于深度网络架构的有效训练，结果表明其在合成数据和实际数据的适应方面具有良好的前景。

    Aug, 2023

  • 使用合成数据训练目标检测模型的分析

    本文研究使用合成数据进行物体检测的方法及其性能，实验结果给出了使用合成数据的基本指导原则，并对比了不同训练技术。

    Nov, 2022

  • 使用游戏引擎和机器学习创建合成卫星图像进行桌面验证练习

    利用现代游戏引擎和先进的机器学习技术生成合成图像，以支持通过新的卫星星座和极短重访时间实现的验证能力的简单监控方案的桌面推演的有用性。

    Apr, 2024

  • 探索航拍人体检测的合成数据影响

    本文研究了航拍人体检测中利用合成数据来训练的方法，通过探讨实际数据、合成数据和数据池选择对合成数据的质量影响以及利用合成数据提高学习性能和域泛化能力的效果，发现了几个重要的发现，为未来研究提供了更合理的使用合成数据的方向。

    May, 2024