論文の概要: WildDeepfake: A Challenging Real-World Dataset for Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01456v1
• Date: Tue, 5 Jan 2021 11:10:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 11:42:19.467657
• Title: WildDeepfake: A Challenging Real-World Dataset for Deepfake Detection
• Title（参考訳）: WildDeepfake: ディープフェイク検出のためのリアルタイムデータセット
• Authors: Bojia Zi, Minghao Chang, Jingjing Chen, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang
• Abstract要約: 近年、ディープフェイク(deepfake deepfake)と呼ばれるフェイススワップ技術が悪用され、人々の関心が高まっている。 ディープフェイクに対する有望な対策はディープフェイク検出です。 deepfake検出器のトレーニングとテストをサポートするために、いくつかのdeepfakeデータセットがリリースされた。 インターネットから完全に収集された707のディープフェイクビデオから抽出された7,314の顔シーケンスからなる新しいデータセットWildDeepfakeを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.61769046989258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, the abuse of a face swap technique called deepfake Deepfake has raised enormous public concerns. So far, a large number of deepfake videos (known as "deepfakes") have been crafted and uploaded to the internet, calling for effective countermeasures. One promising countermeasure against deepfakes is deepfake detection. Several deepfake datasets have been released to support the training and testing of deepfake detectors, such as DeepfakeDetection and FaceForensics++. While this has greatly advanced deepfake detection, most of the real videos in these datasets are filmed with a few volunteer actors in limited scenes, and the fake videos are crafted by researchers using a few popular deepfake softwares. Detectors developed on these datasets may become less effective against real-world deepfakes on the internet. To better support detection against real-world deepfakes, in this paper, we introduce a new dataset WildDeepfake, which consists of 7,314 face sequences extracted from 707 deepfake videos collected completely from the internet. WildDeepfake is a small dataset that can be used, in addition to existing datasets, to develop and test the effectiveness of deepfake detectors against real-world deepfakes. We conduct a systematic evaluation of a set of baseline detection networks on both existing and our WildDeepfake datasets, and show that WildDeepfake is indeed a more challenging dataset, where the detection performance can decrease drastically. We also propose two (eg. 2D and 3D) Attention-based Deepfake Detection Networks (ADDNets) to leverage the attention masks on real/fake faces for improved detection. We empirically verify the effectiveness of ADDNets on both existing datasets and WildDeepfake. The dataset is available at:https://github.com/deepfakeinthewild/deepfake-in-the-wild.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープフェイク(deepfake deepfake)と呼ばれるフェイススワップ技術が悪用され、人々の関心が高まっている。 これまで多くのディープフェイクビデオ(ディープフェイクとして知られる)が制作され、インターネットにアップロードされ、効果的な対策が求められてきた。 ディープフェイク対策の1つはディープフェイク検出である。 deepfake detectionionやfaceforensics++など、deepfake検出器のトレーニングとテストをサポートするために、いくつかのdeepfakeデータセットがリリースされた。 これはディープフェイク検出を大幅に進歩させたものだが、これらのデータセットの実際のビデオのほとんどは、一部のボランティアアクターが限られたシーンで撮影されている。 これらのデータセットで開発された検出器は、インターネット上の現実世界のディープフェイクに対して効果が低下する可能性がある。 本稿では,実世界のディープフェイク検出を支援するために,インターネットから完全に収集した707個のディープフェイクビデオから抽出した7,314個の顔シーケンスからなる新しいデータセットWildDeepfakeを提案する。 WildDeepfakeは、既存のデータセットに加えて、現実世界のディープフェイクに対するディープフェイク検出の有効性の開発とテストに使用できる小さなデータセットである。 既存のデータセットとワイルドディープフェイクデータセットの両方で、一連のベースライン検出ネットワークを体系的に評価し、ワイルドディープフェイクは確かにより困難なデータセットであり、検出性能が劇的に低下することを示している。 また2つ提案する(例)。 2Dおよび3D) 注意型ディープフェイク検出ネットワーク(ADDNets)は、リアルタイム/フェイク顔のアテンションマスクを利用して検出を改善する。 ADDNetsが既存のデータセットとWildDeepfakeの両方に与える影響を実証的に検証する。 データセットは:https://github.com/deepfakeinthewild/deepfake-in-the-wildで入手できる。

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