对第二章交付的“原始载体图像”数据进行清洗、筛选和预处理，使其满足深度学习模型训练的要求。 · 具体参数与功能要求： *. 清洗规则： · 去除完全重复和高度相似的图像（基于感知哈希或特征比对）。 · 过滤含有明显水印、大面积文字、边框的图片。 · 剔除内容模糊、质量低下、尺寸不符合要求的图像。 · （可选）进行人脸模糊化等隐私保护处理（如包含人物肖像）。 *. 预处理： 将所有图像的文件名进行规范化重命名（如***命名），并转换为统一的格式（如.***）。 *. 数据划分： 将清洗后的数据按 ************* *：*：* 的比例划分为训练集、验证集和测试集，并确保三个集合在图像内容分布上均衡。需提供划分清单。 *. 质量检查： 清洗后数据集的无效图像率应为*。

*. 清洗、预处理并划分好的最终图像数据集。 *. 数据清洗报告，详细说明清洗规则、清洗前后的数据量对比、剔除原因分析等。 *. 训练集、验证集、测试集的划分清单文件。

在项目后期，供应商需利用其计算资源，对我方训练完成的隐写分析***模型进行独立、客观的性能测试。 · 具体参数与功能要求： *. 测试环境： 供应商需提供带有高性能***（不少于****** ****或同等级别）的服务器环境，并配置标准的深度学习框架（如*******, **********）。 *. 测试内容： · 在供应商保管的测试集（第三章划分）上运行我方提供的模型，计算模型的准确率、误检率、漏检率、***曲线及***值。 · 测试至少针对*种不同的主流隐写算法（如***, ***, *********等）生成的隐写图像进行。

测试过程需可复现，并提供详细的测试报告。 · 交付成果： *. 一份详细且规范的性能测试报告（中英文均可）。 *. 测试中生成的所有原始日志文件和结果文件。

采购一套完整的图像数据采集系统或工具软件，用于后续大规模、多样化的图像数据收集工作。该模块应具备自动化或半自动化采集能力。具体参数与功能要求： *. 来源支持： 必须支持从多个公开、合法的图像数据源进行采集，包括但不限于****** ***、********* ***（若可用）、公开学术数据集（如****, ********的子集）及指定网站（需支持代理和模拟登录）。 *. 采集维度： 支持根据关键词、类别、分辨率、颜色模式、发布时间、许可证类型（必须为可商用的***， *****等）等多种维度进行筛选和采集。 *. 元数据保留： 采集时应能保留图像的原始元数据（****信息）。 *. 性能要求： 支持多线程/异步采集，具备断点续传和去重功能。 *. 输出格式： 采集后的图像应以原始格式（如.***, .***）存储，并附带一个结构化的元数据文件（如***或****），记录每张图片的源***、采集时间、关键词、原始尺寸等信息。

*. 数据采集软件/系统一套（可安装于我方提供的*****服务器）。 *. 完整的技术文档，包括安装指南、用户手册和***说明（如有）。 *. 提供不少于*小时的技术培训服务。

委托供应商根据我方要求，利用其自有资源或渠道，采集并提供一批高质量的图像数据，作为隐写分析研究的“载体图像”（***** ******） *. 数据规模： 总计不少于 **万张 高质量图像。 *. 数据多样性： · 内容： 需覆盖自然风景、人物肖像、城市建筑、室内场景、动物、文本截图、计算机生成图像（***）等多种类别。 · 格式： 应以****和***格式为主，其中****数量占比约**%，***占比约**%。 · 分辨率： 图像短边分辨率均不低于***像素，且无明确上限。需提供不同分辨率图像的统计分布报告。 *. 质量要求： 所有图像必须清晰、无大量水印、无法律版权风险（需提供图像来源和版权说明）。无效图像（损坏、无法打开、尺寸过小）比例应低于*.*%。 *. 元数据： 需提供每张图像的基本元信息列表文件。

*. 符合要求的全部图像数据，通过移动硬盘或高速网络传输方式交付。 *. 完整的图像清单和元数据文件（***格式）。 *. 数据采集报告，包括数据来源、分类统计、分辨率分布、格式统计和质量检验报告。