BusterNet：深度学习驱动的全新图像伪造检测系统

BusterNet是一种创新的深度学习框架，专为解决图像复制移动伪造检测（CMFD）问题而设计。相比于传统的技术，BusterNet采用了一个端到端可训练的纯深度神经网络架构，其核心特点在于它的双分支结构和融合模块。双分支分别处理视觉伪影和视觉相似性，以识别潜在的操纵区域和复制-移动区域。这是前所未有的，因为BusterNet能够同时定位源和目标区域，从而提供更精确的伪造区域分析。 设计上的独特之处在于，BusterNet采用了自动生成大规模训练样本的方法，通过结合域外数据集，有效模拟了真实世界中的复制移动情况。这使得模型能够更好地理解和适应各种伪造场景，提高其检测性能。在训练策略上，BusterNet展示了智能选择，确保了模型能够在有限的训练数据下也能达到优秀的表现。 在实际应用的评估上，BusterNet在两个公开的基准数据集，即CASIA和CoMoFoD上，展现出了显著优于当前最先进的CMFD算法的性能。这意味着BusterNet在伪造图像的检测准确性和鲁棒性方面达到了新的高度。无论是面对常见的图像编辑操作，还是针对恶意的伪造攻击，BusterNet都表现出强大的应对能力。 BusterNet作为一种深度学习驱动的CMFD解决方案，革新了图像伪造检测领域的技术，通过精确的源/目标定位和有效的训练策略，有效地对抗了图像篡改带来的挑战，对于打击假新闻和保护信息安全具有重要意义。