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【C2C+GRCC】Exploring Disentangled Content Information for Face Forgery Detection

news 2026/1/13 14:28:42

文章目录

  • Exploring Disentangled Content Information for Face Forgery Detection
  • 背景
  • key points
  • 研究
  • 贡献
  • 方法
    • 增强解纠缠特性的独立性
  • 实验
    • 数据内评估
    • 跨方法评估
    • 跨数据集评估
    • 消融实验
  • 总结

Exploring Disentangled Content Information for Face Forgery Detection

会议/期刊： ECCV 2022
作者：
在这里插入图片描述

背景

CNN好用，但是性能难维持。

key points

比起伪影更关注于内容信息
表明检测器对数据集的内在偏差很敏感，会导致严重的过拟合。

设计了一个易于嵌入的内容信息去除解纠缠框架，并进一步提出了内容一致性约束（c2c）和全局表示对比约束（GRCC）来增强解纠缠特征的独立性。

构建了两个不平衡的数据集。【研究内容偏差】

研究

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