胶囊网络图像篡改检测的重要事件

以下是胶囊网络图像篡改检测的重要事件：

1. 2017年，Hinton提出胶囊网络的概念，作为一种新的深度学习架构，与传统的卷积神经网络相比，胶囊网络可以更好地捕捉物体的姿态和空间关系。

2. 2018年，一篇名为“Capsule Forensics: Using Capsule Networks to Detect Forged Images and Videos”的论文被发表，该论文首次提出使用胶囊网络来检测图像篡改。

3. 2019年，另一篇名为“Capsule-Forensics: Image Forensics with Hight-Level Capsule Features”的论文被发表，该论文进一步改进了胶囊网络的性能，提高了图像篡改检测的准确率。

4. 同年，一项名为“Capsule-End-to-End-Forensics”的研究被发布，该研究将胶囊网络应用于图像篡改检测的端到端解决方案中，进一步提高了图像篡改检测的准确率和鲁棒性。

这些事件表明，胶囊网络在图像篡改检测领域具有广阔的应用前景，并且在研究人员的不断努力下，它的性能不断得到提高。