admin管理员组

文章数量:1130349

一、研究背景
1、Deepfake detection领域缺乏一个标准、统一、全面的benchmark。现有方法的数据处理、实验设置、评估策略、度量方式不一致。
2、现有检测方法分为： Naive detector、Spatial detector、Frequency detector。

二、研究目标
1、设计标准的数据处理系统，以确保所有检测器的输入一致。
2、提出先进的集成框架。
3、设计标准的评估指标和协议。

三、Benchmark贡献
1、对常用数据集进行统一处理，并对FF++和DFD数据集进行mask数据扩充，同时允许自由组合训练数据和测试数据。
2、构建模块化的代码库，其中三个核心模块分别为：数据处理模块（处理、排列）、训练模块（单一检测、空间检测、频率检测）、评价分析模块。
3、提供多样化评价指标及可视化工具：accuracy (ACC), the area under the ROC curve (AUC), average precision (AP), and equal errorrate (EER)；Grad-CAM，t-SNE。

四、实验结果

一、研究背景
1、Deepfake detection领域缺乏一个标准、统一、全面的benchmark。现有方法的数据处理、实验设置、评估策略、度量方式不一致。
2、现有检测方法分为： Naive detector、Spatial detector、Frequency detector。

二、研究目标
1、设计标准的数据处理系统，以确保所有检测器的输入一致。
2、提出先进的集成框架。
3、设计标准的评估指标和协议。

三、Benchmark贡献
1、对常用数据集进行统一处理，并对FF++和DFD数据集进行mask数据扩充，同时允许自由组合训练数据和测试数据。
2、构建模块化的代码库，其中三个核心模块分别为：数据处理模块（处理、排列）、训练模块（单一检测、空间检测、频率检测）、评价分析模块。
3、提供多样化评价指标及可视化工具：accuracy (ACC), the area under the ROC curve (AUC), average precision (AP), and equal errorrate (EER)；Grad-CAM，t-SNE。

四、实验结果

本文标签： ComprehensiveDeepfakeBenchBenchmarkDetectiondeepfake

版权声明：本文标题：DeepfakeBench: A Comprehensive Benchmark of Deepfake Detection 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://it.en369.cn/jiaocheng/1758741740a2783590.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。