論文の概要: Multi-attentional Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02406v2
• Date: Fri, 5 Mar 2021 02:09:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-08 11:35:30.874620
• Title: Multi-attentional Deepfake Detection
• Title（参考訳）: マルチアテンショナルディープフェイク検出
• Authors: Hanqing Zhao, Wenbo Zhou, Dongdong Chen, Tianyi Wei, Weiming Zhang, Nenghai Yu
• Abstract要約: ディープフェイクによる顔の偽造はインターネットに広まり、深刻な社会的懸念を引き起こしている。 新たなマルチアテンテーショナルディープフェイク検出ネットワークを提案する。 具体的には,1)ネットワークを異なる局所的部分へ配置するための複数の空間的注意ヘッド,2)浅い特徴の微妙なアーティファクトをズームするテクスチャ的特徴拡張ブロック,3)低レベルなテクスチャ特徴と高レベルなセマンティクス特徴をアグリゲートする,の3つの構成要素からなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.80308897734491
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Face forgery by deepfake is widely spread over the internet and has raised severe societal concerns. Recently, how to detect such forgery contents has become a hot research topic and many deepfake detection methods have been proposed. Most of them model deepfake detection as a vanilla binary classification problem, i.e, first use a backbone network to extract a global feature and then feed it into a binary classifier (real/fake). But since the difference between the real and fake images in this task is often subtle and local, we argue this vanilla solution is not optimal. In this paper, we instead formulate deepfake detection as a fine-grained classification problem and propose a new multi-attentional deepfake detection network. Specifically, it consists of three key components: 1) multiple spatial attention heads to make the network attend to different local parts; 2) textural feature enhancement block to zoom in the subtle artifacts in shallow features; 3) aggregate the low-level textural feature and high-level semantic features guided by the attention maps. Moreover, to address the learning difficulty of this network, we further introduce a new regional independence loss and an attention guided data augmentation strategy. Through extensive experiments on different datasets, we demonstrate the superiority of our method over the vanilla binary classifier counterparts, and achieve state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイクによる顔の偽造はインターネットに広まり、深刻な社会的懸念を引き起こしている。 近年,このような偽コンテンツの検出方法がホットな研究テーマとなり,多くのディープフェイク検出手法が提案されている。 その多くは、ディープフェイク検出をバニラバイナリ分類問題としてモデル化している。すなわち、まずバックボーンネットワークを使用してグローバル特徴を抽出し、次にバイナリ分類器(real/fake)に送信する。 しかし、このタスクにおける実画像と偽画像の違いは、しばしば微妙で局所的であるため、このバニラソリューションは最適ではないと主張する。 本論文では, ディープフェイク検出を細かい分類問題として定式化し, 新しいマルチアテンショナルディープフェイク検出ネットワークを提案する。 具体的には,1)ネットワークを異なる局所的部分へ配置するための複数の空間的注意ヘッド,2)浅い特徴の微妙なアーティファクトをズームするテクスチャ的特徴拡張ブロック,3)低レベルなテクスチャ特徴と高レベルなセマンティクス特徴をアグリゲートする,の3つの構成要素からなる。 さらに,このネットワークの学習の難しさに対処するために,新たな地域独立の喪失と注意喚起型データ強化戦略を導入する。 異なるデータセットに関する広範囲な実験を通じて,バニラバイナリ分類器よりも優れた手法を示し,最先端の性能を実現する。

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