数字水印技术图像与视频数据

围绕数字图像和数字视频水印在互联网传播过程中数据溯源难度大、版权信息难以确定等痛点问题，为了研究基于深度神经网络的数字水印框架，本任务根据图像和视频研究场景中的常见数据集进行采样生成子数据集，包含COCO数据集和Kinetics-600数据集。这些数据集涵盖了不同种类的图像和视频文件，能够有效支持数字水印框架的训练和测试。依托于该数据集，产生了一系列论文、专利、软件著作权和标准规范的成果，这些成果为数字媒体版权保护提供了更加安全和可靠的解决方案，促进数字图像与视频内容的合法传播与使用。数据量约为4.9GB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集针对数字图像和视频在互联网传播中面临的版权溯源难题，从COCO和Kinetics-600数据集中采样构建，用于训练和测试基于深度神经网络的数字水印框架。数据量约为4.9GB，支持相关研究，并已产出论文、专利等成果，以促进数字媒体内容的合法保护与传播。