《表2 15种不同方式的图像拷贝攻击》

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《结合模型集成与特征融合的图像拷贝检测》

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本文从Image Net-1k数据集中选取了前21类数据，每类随机选取100张图像。根据文献[26]，对于每张图像采用15种不同方式的拷贝攻击，如表2所示。其中前18类图像用来制作训练集，后3类图像作为验证集。对于一张原始图像而言，分别与15种不同的拷贝副本组合生成15组拷贝图像对，同时为了保证正负样本比例的平衡，从同类别原始图像中选取15张图像生成15组非拷贝图像对。选择同类别图像的原因是它们外观相似，容易被误检为拷贝图像，属于困难样例（hard negative example）。因此训练集共有1 800×30=54 000组图像对，验证集共有9 000组图像对。