論文の概要: What's wrong with this video? Comparing Explainers for Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05902v1
• Date: Wed, 12 May 2021 18:44:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-14 14:00:23.165442
• Title: What's wrong with this video? Comparing Explainers for Deepfake Detection
• Title（参考訳）: このビデオはどうしたの? ディープフェイク検出のための説明器の比較
• Authors: Samuele Pino, Mark James Carman, Paolo Bestagini
• Abstract要約: Deepfakesは、個人の顔が別の顔に置き換えられたコンピュータ操作されたビデオです。 本研究では,実映像と偽動画のラベル付けを説明するために,ホワイトボックス,ブラックボックス,モデル固有の手法を開発し,拡張し,比較する。 特に,shap,gradcam,self-attentionモデルを用いて,高効率ネットに基づく最先端検出器の予測を説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.089182408360221
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deepfakes are computer manipulated videos where the face of an individual has been replaced with that of another. Software for creating such forgeries is easy to use and ever more popular, causing serious threats to personal reputation and public security. The quality of classifiers for detecting deepfakes has improved with the releasing of ever larger datasets, but the understanding of why a particular video has been labelled as fake has not kept pace. In this work we develop, extend and compare white-box, black-box and model-specific techniques for explaining the labelling of real and fake videos. In particular, we adapt SHAP, GradCAM and self-attention models to the task of explaining the predictions of state-of-the-art detectors based on EfficientNet, trained on the Deepfake Detection Challenge (DFDC) dataset. We compare the obtained explanations, proposing metrics to quantify their visual features and desirable characteristics, and also perform a user survey collecting users' opinions regarding the usefulness of the explainers.
• Abstract（参考訳）: deepfakes(ディープフェイク)は、個人の顔が別の顔に置き換えられたコンピュータ操作ビデオである。 このような偽造物を作るソフトウェアは使いやすく、ずっと人気があり、個人的評判や治安に深刻な脅威をもたらす。 ディープフェイクを検出するための分類器の品質は、より大規模なデータセットのリリースによって改善されているが、なぜ特定のビデオがフェイクとしてラベル付けされたのかを理解することは、ペースを保たない。 本研究では,実映像と偽動画のラベル付けを説明するために,ホワイトボックス,ブラックボックス,モデル固有の手法を開発し,拡張し,比較する。 特に,Deepfake Detection Challenge (DFDC)データセットに基づいてトレーニングされたEfficientNetに基づく最先端検出器の予測を説明するタスクに,SHAP,GradCAM,自己注意モデルを適用する。 得られた説明結果を比較し,視覚的特徴と望ましい特徴を定量化するための指標を提案するとともに,説明者の有用性に関するユーザの意見収集を行う。

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