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

news 2025/11/8 20:09:11

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

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

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：…...

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