摘要
本发明提供图像篡改定位方法、计算机装置及存储介质,该方法包括:输入待检测图像数据;利用预设数量个阶段堆叠的预设频率自适应Transformer模块对待检测图像数据进行处理,获得每一阶段的输出特征标记;在预设频率自适应Transformer模块任意相邻的两个阶段之间利用预设原型学习模块使用基于KNN局部密度峰值聚类算法对来自上一个阶段的输出特征标记进行聚类进而加权聚合,获得篡改原型标记,并将篡改原型标记作为下一个阶段的输入;利用预设标记渐进融合定位头对所有阶段的输出特征标记和所有预设原型学习模块的篡改原型标记进行融合,生成篡改区域定位的预测图像。本发明能够高效生成篡改图像标记并精确定位篡改区域。
技术关键词
图像篡改定位方法
标记
输出特征
滤波特征
密度峰值聚类算法
原型
融合特征
频率
阶段
计算机装置
篡改区域定位
注意力机制
多尺度
上采样
数据
残差模块
系统为您推荐了相关专利信息
SOC芯片
复位系统
开关模块
时钟信号同步
标记
时序数据分析方法
数据分析模型
多头注意力机制
多任务联合训练
输出特征
仿真管理方法
智能立体仓库
仿真模型
货架
仓库管理技术
合规性
编码检测技术
深度学习模型
分布式计算架构
动态规则引擎