- project_root/
    - README.md            # 项目说明文档
    - requirements.txt        # 项目所需库
    - tests/                # 测试代码
        -checkPic.py        # 检查每个标签是否有对应的图像文件
        - ……          # 其他测试代码
    - data/
        - preprocessed_train   # 预处理后的训练数据
        - preprocessed_val   # 预处理后的验证数据
        - train/           # 训练数据
        - validation/         # 验证数据
        - test/            # 测试数据
    - models/
        - faster_rcnn_model.py    # 模型定义或加载脚本
        - ModelTrainer.py        # 模型训练方法
    - utils/
        - data_preprocessing.py   # 数据预处理函数
        - evaluation.py       # 评估函数
        - dataset.py         # 数据集自定义
        - config.py         # 配置参数
        - utils.py         # 辅助函数
        - predict_method.py     # 预测方法
    - output/
        - results.json        # 最终提交的结果文件
    - notebooks/
        - exploration.ipynb      # 数据探索与初步分析
    - train.py               # 训练脚本
    - predict.py               # 预测脚本
    - requirements.txt          # 项目所需库
    - .gitignore            # Git 忽略文件

如果你想要模型的话可以直接去huggingface的model hub下载，或者自己训练。 下载地址：https://huggingface.co/NewBridge/CV 把模型放到指定的位置，训练时修改train.py中的目标模型地址就可以了。数据集在原题目中有提供，可以直接使用。 题目地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532223?spm=a2c22.29524732.0.0.42127baeBUySAL

部分结果展示：

任务概述

• 任务目标：检测图像中被篡改的区域（例如使用了Copy-Move、Splicing或深度学习图像生成技术等）。
• 评价指标：Micro-F1 score，越高表示越好。具体计算方式结合了准确率 (Precision) 和 召回率 (Recall)，需要根据检测到的篡改区域与真实标签进行对比，计算TP、FP、FN等。

1. 数据集理解

根据任务介绍，数据集分为：

• 训练集：13,000 张图像
• 验证集：1,200 张图像
• 测试集：5,000 张图像

这些数据包含不同类型的图像（如文档、票据、街景等），每张图像可能含有不同方式的篡改（例如：剪切、拼接、删除、或深度伪造）。你需要根据这些图像的篡改特征设计你的模型。

2. 环境搭建与工具准备

在开始建模之前，确保你的开发环境已经准备好。推荐使用以下工具和库：

• Python：Python 3.9+。
• PyTorch / TensorFlow：用于深度学习模型的构建。
• OpenCV：用于图像处理。
• Matplotlib、PIL：用于图像可视化和预处理。
• scikit-learn：用于评估指标计算。

3. 数据预处理与特征工程

图像预处理对模型的效果影响很大，以下是一些常见的预处理步骤：

• 数据增强：为了提升模型的鲁棒性，可以对训练数据进行增强（如旋转、翻转、缩放、裁剪等）。
• 图像归一化：将图像的像素值归一化到[0, 1]区间。
• 灰度化和色彩处理：可以根据任务的需要，将图像转换为灰度图或处理颜色通道。

4. 选择模型

根据比赛要求，你可以选择不同的模型，最常见的选择包括：

1. 基于检测的模型：

   • Faster R-CNN：一种常用的目标检测模型，适用于区域检测任务。可以在其基础上进行微调，识别篡改区域。
   • YOLO系列：也适合目标检测，尤其是对于实时性要求较高的场景。
   • RetinaNet：同样适用于检测任务，特别是对小物体的检测。

2. 基于大模型的方案：

   • SAM (Segment Anything Model)：Segment Anything 是 Meta 提出的一个可以进行任意物体分割的模型，如果任务需要处理一些复杂的场景，可以考虑使用这种方法。

3. 多模型协同：

   • 可以考虑将多个检测模型结合起来（例如：Faster R-CNN + SAM），通过集成学习方法（如加权平均、投票等）进一步提升检测效果。

5. 训练模型

在训练过程中，要注意以下几点：

• 训练集和验证集：使用训练集训练模型，使用验证集进行调参和评估。
• 损失函数：常见的损失函数包括交叉熵损失、Focal Loss（对于不平衡数据集非常有效）。
• 优化器：可以选择 Adam、SGD 等优化器，学习率的设置非常关键。
• 过拟合处理：如果训练集上过拟合，考虑加入 dropout、正则化等方法。

6. 模型评估与调优

在模型训练完成后，需要对验证集进行评估。你需要计算Micro-F1 score，并通过调参来优化模型。调优策略包括：

• 调整模型的超参数（如学习率、批次大小等）。
• 调整模型架构（例如层数、过滤器大小等）。
• 尝试不同的模型融合策略（例如：集成多个模型）。

7. 预测与结果提交

• 预测：在测试集上进行预测，返回每张图像被篡改区域的坐标框。
• 结果格式：按照要求，输出一个 JSON 格式的文件，每行一个图像的 ID 和对应的篡改区域（region）。如果没有篡改，region 数组为空。

例如，输出格式应为：

[
    {"id": "ab32sasdf23.jpg", "region": [[596.0,123.0,620.0,138.0], [120.0,332.0,987.0,456.0]]},
    {"id": "1461a53efad09dfa.jpg", "region": [[12.0,35.0,34.0,56.0]]},
    {"id": "a3087a0b0e05.jpg", "region": []}
]

8. 提交与代码审核

根据比赛要求，你需要提交完整的代码，包括数据预处理、特征工程、模型训练和预测等步骤，并确保代码中有充分的注释，方便审核。

总结

• 任务的核心是检测篡改区域，因此选择合适的图像检测方法（如Faster R-CNN等）非常重要。
• 需要保证训练数据的充分利用，同时避免在测试数据上过拟合。
• 微调模型、优化参数，并使用验证集评估模型的表现。
• 最后，生成符合要求的输出结果，并提交代码。

下一步建议

1. 了解并下载数据集：熟悉数据集的结构和特点。
2. 选择合适的模型框架：决定是否使用Faster R-CNN或其他方法。
3. 开始预处理和训练：先从数据预处理和简单模型训练开始，逐步优化。

参数表

训练参数表如下：

参数名	类型	默认值	描述
train_image_dir	str	无（必填）	训练图像文件夹路径，包含预处理后的 .pt 文件和掩膜（如 _mask.png 文件）。
val_image_dir	str	无（必填）	验证图像文件夹路径，同样包含 .pt 文件和掩膜。
train_label_path	str	无（必填）	存储训练数据标签的 JSON 文件路径。
val_label_path	str	无（必填）	存储验证数据标签的 JSON 文件路径。
num_classes	int	2	类别数量（包含背景类）。通常设为 2，即背景类和篡改区域。
batch_size	int	4	每次训练的批次大小。根据 GPU 显存大小选择合适值，默认为 4。
num_epochs	int	10	训练的总轮数。
learning_rate	float	0.005	优化器学习率，用于控制梯度下降步长。
momentum	float	0.9	SGD 优化器的动量参数，用于加速梯度下降。
weight_decay	float	0.0005	SGD 优化器的权重衰减参数，用于防止过拟合。
save_dir	str	"models/checkpoints/"	模型保存路径

训练参数表

参数名	类型	默认值	描述
confidence_threshold	float	0.5	预测置信度阈值，表示当模型预测的置信度高于此值时，将该结果视为有效预测。
device	str	'cuda' 或 'cpu'	指定用于模型计算的设备，自动选择 GPU ('cuda') 或 CPU ('cpu') 取决于是否有可用的 GPU。
batch_size	int	1	每次进行推理时的批次大小。通常值越大，推理速度越快，但受到设备内存的限制。
normalize_mean	list	[0.485, 0.456, 0.406, 0.0]	图像归一化过程中各通道的均值。这个参数用于将图像的 RGB（或 RGBA）通道标准化，帮助模型在输入上实现更一致的统计特性。
normalize_std	list	[0.229, 0.224, 0.225, 1.0]	图像归一化过程中各通道的标准差。归一化操作的标准差参数用于缩放每个通道的数值，使其更符合标准的分布。第四个值为 1.0，用于可能存在的透明度通道。
model_path	str	"output/model_final.pth"	预训练模型的文件路径，用于加载模型权重，进行预测。
input_path	str	无（必填）	输入图像文件路径，表示需要进行预测的图像文件的位置。
output_path	str	"output/results.json"	预测结果保存路径，存储预测的结果信息，例如检测出的篡改区域、坐标等。
save_visualization	bool	True	是否保存预测的可视化结果。