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基于改进DeepLabv3+的图像篡改检测
文献摘要：
本文把图像篡改检测视作一个篡改与非篡改两个类别的语义分割任务,对当下最流行、最优秀的语义分割模型DeepLabv3+进行网络结构上的改进,然后应用到图像篡改检测的任务中.同时,本文以图像篡改检测非语义派的MVSS-Net模型作为Baseline进行实验对比.本文提出的模型在真实场景图像篡改检测的数据集上实验的平均F1分数为0.5492,优于参考模型MVSS-Net的0.3904,说明把图像篡改检测类比语义分割任务是可行的,并且在此任务上,DeepLabv3+模型表现较优.
文献关键词：
图像篡改检测;语义分割;DeepLabv3+
中图分类号：
作者姓名：
何宇浩;黎晓晴;陈诺仪;郑贤伟
作者机构：
佛山科学技术学院数学与大数据学院,广东佛山 528225
文献出处：
引用格式：
[1]何宇浩;黎晓晴;陈诺仪;郑贤伟-.基于改进DeepLabv3+的图像篡改检测)[J].数码设计,2022(22):20-23
A类：
B类：
DeepLabv3+,图像篡改检测,语义分割,分割模型,以图,MVSS,Net,Baseline,实验对比,真实场景,场景图像,参考模型
AB值：
0.182626
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