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【ViT+Dis】Deepfake Detection Scheme Based on Vision Transformer and Distillation

文章目录

  • Deepfake Detection Scheme Based on Vision Transformer and Distillation
  • key points
  • 深伪检测
    • 检测算法
    • 蒸馏法与教师网络
  • 实验
    • 训练:
    • 参数
    • 总结

Deepfake Detection Scheme Based on Vision Transformer and Distillation

会议:2021
作者:
在这里插入图片描述

key points

以往基于CNN结构的研究不仅存在过拟合的问题,而且存在对假视频与真实视频的严重误判。

本文提出了一个ViT模型与蒸馏方法来检测假视频,并设计了一个基于CNN特征和补丁的定位模型,学习与所有位置的交互来找到伪影【解决假阴性问题】

通过对Deepfake Detection (DFDC)数据集的对比分析,我们验证了以patch嵌入作为输入的方案优于使用组合CNN特征的最新方案。

向VIT添加了一个蒸馏令牌,并将补丁嵌入和CNN特征一起用于模型输入,以创建用于深度伪造检测的更广义的模型

深伪检测

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