常用datesets
数据增强采用随机高斯噪声，JPRG压缩，随机翻转，使数据集一变多
拼接
MS COCO是用于目标检测，语义分割的数据集。包括82783训练图像，40504测试图像
CASIA v2.0：包含7,491个真实图像和5,123个伪造（拼接和复制移动）彩色图像，尺寸范围为240 × 160至900 × 600 JPEG和TIFF格式
CASIA：包含TIFF格式的图像1275对(篡改图像1275个，原始图像1275个)，其中大部分像素分辨率约为384×256 。拼接的伪造区域是小而精细的对象
Columbia gray DVMM：由933个真实图像和912个BMP格式的拼接图像组成，大小均为128 × 128像素，没有任何后处理.
DSO-1：由100个具有像素方向真实情况的拼接图像和100个原始图像组成，分辨率为2,048 × 1,536像素
COLUMB：包含179对TIFF格式图像，大小757×568。拼接伪造区域是简单、大、无意义的区域
FORENSICS：由高分辨率图像(2018×1536)组成，包含144对PNG格式的图像。拼接的伪造区域是小而精细的对象，但是这些区域更真实，更接近背景。
PS-Battles：
The Reddit dataset：本文收集9947个可用的图像对。（Image provenance analysis at scale 的作者从在线社区收集了reddit 数据集）
MFC2018：
carvalho[]：94幅图像
Realistic Tampering[]：220图像，拼接后还有后处理操作。这个数据集中也有复制粘贴图像
参考：
CASIA v2.0：J. Dong and W. Wang. (2011). CASIA Tampered Image Detection Evalua-tion (TIDE) Database, v1.0 and v2.0. [Online]. Available: http://forensics.idealtest.org/
Columbia gray DVMM：T.-T. Ng, J. Hsu, and S.-F. Chang. Columbia Image Splicing Detection Evaluation Dataset. Accessed: Sep. 19, 2019. [Online]. Available:http://www.ee.columbia.edu/ln/dvmm/downloads/AuthSplicedDataSet/AuthSplicedDataSet.htm
DSO-1：T. J. de Carvalho, C. Riess, E. Angelopoulou, H. Pedrini, and A. Rocha,
``Exposing digital image forgeries by illumination color classification,''
IEEE Trans. Inf. Forensics Security, vol. 8, no. 7, pp. 1182-1194, Jul. 2013.
COLUMB：Y.-F. Hsu , S.-F. Chang , Detecting image splicing using geometry invariants and camera characteristics consistency, in: Proceedings of the IEEE Interna- tional Conference on Multimedia and Expo, IEEE, 2006, pp. 549–552 .
FORENSICS： https://signalprocessingsociety.org/newsletter/2014/01/ieee- ifs- tc- image- forensics- challenge- website- new- submissions (2014)
复制粘贴
CMH：由四个CMH子数据集组成，共有108张复制-移动篡改图像。篡改图像包含了旋转和缩放变换的攻击
MICC-F200：有110个基础和110个篡改图像。图像的大小范围从722×480至800×600。然而，该数据集不提供篡改图像的 ground truth
MICC-F600：由160幅篡改图像和440幅原始图像组成，图像分辨率从800×533到3888×2592不等
MICC-2000：有1300个基础和700张篡改图像，尺寸为2048×1536。然而，该数据集也不提供篡改图像的 ground truth
GRIP：有80个基本图像和80个相应的篡改图像。大小相同都是 768×1024。数据集提供了相应的ground truth。大部分复制的片段很光滑。
Coverage：数据集有100个基本图像和相应的篡改图像，平均尺寸为400×486
SUN：数据集有397个类别和108,754个基本图像。相应的注释图像可以方便地生成篡改图像和 ground truth
FAU：数据集有48张高分辨率的基础图像和48张对应的具有真实复制-移动操作的篡改图像，平均大小为3000×2300
CASIA：数据集有1309个复制-移动伪造图像，其中包含了旋转、缩放变换的攻击。
CoMoFoD：数据集有200个基本图像，平均大小为512×512
MFC2018： Media forensicschallenge 2018 包含1327正样本对和16673负样本对
PS-Battles：共102028图像，11142个子类。（The ps-battles dataset - an image collection for image manipulation detection的作者收集而来）
参考
FAU： V. Christlein, C. Riess, J. Jordan, C. Riess, and E. Angelopoulou, “An evaluation of popular copy-move forgery detection approaches,” IEEE Trans. on Inf. Forensics and Security, vol. 7, no. 6, pp. 1841–1854, 2012
GRIP： D. Cozzolino, G. Poggi, and L. Verdoliva, “Efficient dense-field copymove forgery detection,” IEEE Trans. on Inf. Forensics and Security, vol. 10, no. 11, pp. 2284–2297, 2015
MICC-F200： I. Amerini, L. Ballan, R. Caldelli, A. Del Bimbo, and G. Serra, “A SIFT-based forensic method for copy–move attack detection and transformation recovery,” IEEE Trans. on Inf. Forensics and Security, vol. 6, no. 3, pp. 1099–1110, 2011
MICC-600： I. Amerini, L. Ballan, R. Caldelli, A. D. Bimbo, L. D. Tongo, and G. Serra, “Copy-move forgery detection and localization by means of robust clustering with j-linkage,” Signal Process.: Image Commun., vol. 28, no. 6, pp. 659 – 669, 2013
CMH：E. Silva, T. Carvalho, A. Ferreira, and A. Rocha, “Going deeper into copy-move forgery detection: Exploring image telltales via multi-scale analysis and voting processes,” J. Vis. Commun. and Image Represent., vol. 29, pp. 16 – 32, 2015
COVERAGE：B. Wen, Y. Zhu, R. Subramanian, T. Ng, X. Shen, and S. Winkler, “COVERAGE - a novel database for copy-move forgery detection,” in Proc. IEEE Int. Conf. Image Process., 2016, pp. 161–165.
SUN：J. Xiao, J. Hays, K. A. Ehinger, A. Oliva, and A. Torralba, “SUN database: Large-scale scene recognition from abbey to zoo,” in Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., Jun. 2010, pp. 3485–3492
CoMoFoD：D. Tralic, I. Zupancic, S. Grgic, and M. Grgic, “CoMoFoD—New database for copy-move forgery detection,” in Proc. ELMAR, Sep. 2013, pp. 49–54.
