【摘 要】
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为解决现有篡改定位网络随着深度加深不易收敛的问题,提出一种基于残差全卷积网络的图像拼接定位算法.所提算法一方面迁移残差思想,在全卷积神经网络(fully convolutional ne
【机 构】
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南京信息工程大学计算机与软件学院,南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,东南大学江苏省计算机网络技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61572258,No.61772281,No.61602253);江苏省大学生创新创业训练计划(No.201910300022Z);江苏高校优势学科建设工程资助项目;江苏“高校青蓝工程”项目资助
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为解决现有篡改定位网络随着深度加深不易收敛的问题,提出一种基于残差全卷积网络的图像拼接定位算法.所提算法一方面迁移残差思想,在全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)的部分卷积层中引入shortcut连接,使其输出的不仅是输入的映射,还是输入映射与输入的叠加.另一方面结合条件随机场(conditional random field,CRF)对定位结果进行后处理,并将FCN与CRF整合在一个端到端的学习系统中,进一步提高定位精度.此外,所提算法还融合3种FCN(FCN
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