原创力文档- 1、本文档共26页，其中可免费阅读8页，需付费99金币后方可阅读剩余内容。
- 2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
- 3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
- 4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
需要全文可联系微信MFDS_paper，本文是关于深度学习的轻量化图像篡改检测，知网重复率低于10%，可用于毕设和发表论文等。
基于Jetson nano的轻量化图像篡改检测
PAGE II
基于Jetson nano的轻量化图像篡改检测
【摘要】检测拼接后的伪造图像，定位伪造区域是一项很有挑战性的任务。通过研究图像中未被篡改区域和被篡改区域之间的属性差异。本文提出了一种基于U-Net深度学习的图像拼接伪造检测的技术。它是一种端到端的图像本质属性分割网络，它独立于人类视觉系统，无需任何预处理和后处理即可完成图像的伪造检测。U-Net的核心思想是将编码器和解码器结合起来，以实现语义分割任务。编码器由多个卷积层和池化层组成，用于提取图像的特征。解码器由上采样层和卷积层组成，用于将编码器提取的特征转换为分割掩码。同时，U-
- 写作定制，文案定制，计算机类，人工智能，推荐知识图谱和网络安全方向定制 + 关注
-
实名认证服务提供商
985硕博生，非中介，有丰富的工程经验，发表过相关论文多篇，发明专利多项，软著四项，竞赛二十项等，可定制相关文章专利竞赛等，可提供文章，毕设，项目，文案，竞赛，期刊等各类，付费文章问题可联系答疑，或关注闲鱼XGCode，有需要莫忘记
文档评论（0）