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摘要
图像拼接是最常见的篡改操作之一，该篡改类型的检测和定位问题是一项具有挑战性的任务。传统的方法和基于深度学习的方法都是通过找到篡改区域和原始区域之间的特征差异来进行判别，现有方法的定位效果不够理想，提出一种改进的级联注意力机制替换环形残差网络（RRU-Net）中的门控机制，提高了定位精度。网络中残差前向传播结构减少了深层网络中的梯度退化问题带来的影响，残差反馈将内部特征信息进行整合，使未经篡改的区域和被篡改的区域之间的差异更加明显。该网络是端到端的，无需预处理和后处理就可以检测和定位篡改区域。实验结果表明，该网络性能优于现有算法，并且定位精度较高，且对JPEG压缩具有较好的鲁棒性。
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