要实现基于深度学习的图片分类系统，目前好的开源实战项目有哪些

以下是一些基于深度学习的图片分类系统的开源实战项目：

1. ImageNet - 这是一个大规模的图像分类竞赛和数据集。它包含超过1400万张已经被标记的图像，用于训练和测试图像分类算法。

2. TensorFlow - 这是一个开源的机器学习框架，可以用于构建各种深度学习模型，包括图像分类。

3. Caffe - 这是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它特别适用于图像分类任务。

4. Keras - 这是一个高级的深度学习框架，可以用于快速搭建各种深度学习模型，包括图像分类。

5. PyTorch - 这是一个动态计算图的深度学习框架，可以用于构建各种深度学习模型，包括图像分类。它也提供了许多预训练的模型，可以直接使用。

6. fast.ai - 这是一个基于 PyTorch 的深度学习框架，可以用于构建各种深度学习模型，包括图像分类。它提供了一系列高级的 API 和工具，使得深度学习变得更加简单易用。

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图像篡改检测中基于深度学习的开源的比较好的算法有哪些

目前基于深度学习的图像篡改检测算法有很多，比较好的开源算法包括：NAG（Neural Attentional GAN）、GANomaly、DAG（Dual Attention GAN）、SAGAN（Self-Attention GAN）、DR-GAN（Disentangled Representation GAN）等。这些算法在图像篡改检测方面都有较好的表现。

基于深度学习的行为检测开源模型有哪些？

基于深度学习的行为检测开源模型有很多，以下是一些常用的模型：

1. I3D: 一种基于两个流的3D卷积神经网络，用于视频分类和行为检测。

2. TSN: 一种基于3D卷积神经网络的时空注意力模型，用于视频分类和行为检测。

3. SlowFast: 一种同时使用慢速和快速流的3D卷积神经网络，用于视频分类和行为检测。

4. RNN: 一种基于循环神经网络的模型，用于对序列数据进行分类和行为检测。

5. LSTM: 一种基于长短期记忆网络的模型，用于对序列数据进行分类和行为检测。

6. GRU: 一种基于门控循环单元的模型，用于对序列数据进行分类和行为检测。

以上模型都有对应的开源代码和预训练模型可供使用。