真实篡改精准定位
一种带有门控跨邻域注意融合与一致性聚合枢纽的多模态检测器，在真实手动篡改数据上比现有方法定位更准。
Dongliang, Luo · Liu, Yuliang · Rui, Yang · Xianjin, Liu · Zeng, Jishen · 周钰 · 白翔
Pattern Recognition 2025
通过一致性聚合枢纽和门控跨邻域注意力融合，多模态特征融合更高效，在 RTM 数据集上 IoU 提升 3.99%，F1-measure 提升 5.76%。
训练好的模型可直接用于篡改检测，无需像构建真实数据集那样投入高成本的手动篡改和标注。
提出的框架可扩展到其他双流架构，模块化设计便于集成到现有检测网络中。