ref=https://githubhelp.com [CVPR 2021]Multi-attentional Deepfake Detection 1 文章阅读心得 1.1 将伪造检测问题细粒度图像分类问题 作者认为深度伪造检测问题和细粒度图像分类问题(fine-grained classification problem)有异曲同工之妙。细粒度图像分类问题的目标是区分具有细微差异的图像,例如,在细粒度鸟类分类任务中...
将deepfake检测问题转为细粒度分类问题fine-grained classification task 使用多注意力捕获人脸的多个区域的特征,但是该区域没有标签,因此是一种无监督或者弱监督的训练模式 这里的多注意力指对人脸的多个区域的注意力 2 方法 2.1 概览 图2 方法框架图 整体框架基于Xceptionnet,在主干上新增了纹理增强模块、注意力模块...
Multi-attentional Deepfake Detection阅读笔记 Abstract 之前的大多数算法都是Deepfake建模为普通的二进制分类问题。 但是在这项任务中,真假图像之间的差异往往是微妙的和局部的,所以这类普通的解决方法不是最佳的。本文中讲Deepfake表述为一个细粒度的分类问题,并提出了一种新的多注意力的Deepfake检测网络。具体来说,由...
Multi-attentional Deepfake Detection Hanqing Zhao, Wenbo Zhou, Dongdong Chen, Tianyi Wei, Weiming Zhang, Nenghai Yu CVPR 2021|June 2021 Face forgery by deepfake is widely spread over the internet and has raised severe societal concerns. Recently, how to detect such forgery contents has become a...
Multi-attentional Deepfake Detection Abstract 以往的区分人脸造假的方法就是用一个网络先提取特征,然后再进行二分类(real/fake),作者提出利用Attention进行细粒度分类; 主要过程如下: 多个空间注意力头,使网络注意到不同的局部信息 纹理特征增强块,用于放大浅层特征中的子纹理瑕疵 在注意图的指导下,聚集低层次的纹理...
创建者:cv检测小子 收藏 【伪脸检测】deepfake 论文分享- Multi-attentional Deepfake Detection 【CVPR2021】 1643播放 【目标跟踪实战】运动目标检测、背景建模(帧差法,单高斯、混合高斯)opencv实战 2125播放 目标跟踪论文分享【ECCV2020】Object Tracking using Spatio-Temporal Networks for Future 243播放31...
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