生成一段python基于ObjectFormer进行传统伪造检测的代码

以下是一个基于ObjectFormer进行传统伪造检测的Python示例代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from objectformer import ObjectFormer

# 加载ObjectFormer模型
model = ObjectFormer(num_classes=2)  # num_classes为分类数，这里为2，即真伪两类
model.load_state_dict(torch.load('objectformer.pth', map_location=torch.device('cpu')))  # 加载模型参数
model.eval()  # 设置为评估模式

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),  # 将图片大小调整为224x224
    transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 归一化
])

# 加载要检测的图片
image = Image.open('fake_image.jpg')
image = transform(image)  # 对图片进行预处理

# 将图片输入模型进行预测
with torch.no_grad():
    outputs = model(image.unsqueeze(0))  # 将图片增加一个维度，转换为[1, 3, 224, 224]的张量
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)  # 获取预测结果

# 输出预测结果
if predicted.item() == 0:
    print('该图片为真实图片')
else:
    print('该图片为伪造图片')

以上代码中，首先加载了一个预训练的ObjectFormer模型，然后定义了一个数据预处理对象，用于将要检测的图片进行预处理。接着加载要检测的图片，并将其转换为张量并进行预处理。最后将预处理后的图片输入模型进行预测，得到预测结果并输出。如果预测结果为0，则表示该图片为真实图片，否则为伪造图片。