2017年Ouyang等人 [ 53 ]提出使用迁移学习的方法解决篡改图像数据集过小的问题。 该方法首先在ImageNet上进行预训练，然后再采用数量较小的复制-粘贴数据集进行微调，在图像真假分类上实现了较高的精度。 基于区域相似性检测方法将复制-粘贴区域定位问题转换为相似性匹配问题。 这类方法通常以整个图像作为输入，提取图像中大量重叠的图像块进行相似性计算，从而找到相似性最高的区域。

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