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【DCL】Dual Contrastive Learning for General Face Forgery Detection

news 2025/7/13 2:12:05

文章目录

  • Dual Contrastive Learning for General Face Forgery Detection
  • key points:
  • 贡献
  • 方法
    • 数据视图生成
    • 对比学习架构
    • 实例间对比学习
    • 实例内对比学习
    • 总损失函数
  • 实验
    • 实验细节
    • 定量结果
      • 跨数据集评估
      • 跨操作评估
      • 消融实验
    • 可视化

Dual Contrastive Learning for General Face Forgery Detection

会议：AAAI 2022
作者：
在这里插入图片描述
code：https://github.com/Tencent/TFace.git

key points:

以前聚焦——人脸伪造检测——基于交叉熵损失的分类问题【强调类别水平的差异，而不是真假人脸之间的本质差异，限制了模型在未知领域的泛化】

本文提出了一种新的人脸伪造检测框架，称为双重对比学习(Dual contrast Learning, DCL)，该框架专门构建正、负成对数据，并在不同粒度上进行设计对比学习，以学习广义特征表示

首次提出了实例间对比学习(Inter-ICL)，结合硬样本选择策略，通过构建

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