Fugu-MT 論文翻訳(概要): Block shuffling learning for Deepfake Detection

論文の概要: Block shuffling learning for Deepfake Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02819v1
Date: Sun, 6 Feb 2022 17:16:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-09 07:35:41.855764
Title: Block shuffling learning for Deepfake Detection
Title（参考訳）: ディープフェイク検出のためのブロックシャッフル学習
Authors: Sitong Liu, Zhichao Lian, Siqi Gu, Liang Xiao
Abstract要約: この問題を解決するために,ブロックシャッフル学習法を提案する。本稿では,ブロックを分割し,ブロック内およびブロック間をランダムにシャッフルする手法を提案する。提案手法は,一般的な画像変換の面における一般化能力を含む,偽顔検出における最先端性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.180904212520355
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Although the deepfake detection based on convolutional neural network has achieved good results, the detection results show that these detectors show obvious performance degradation when the input images undergo some common transformations (like resizing, blurring), which indicates that the generalization ability of the detector is insufficient. In this paper, we propose a novel block shuffling learning method to solve this problem. Specifically, we divide the images into blocks and then introduce the random shuffling to intra-block and inter-block. Intra-block shuffling increases the robustness of the detector and we also propose an adversarial loss algorithm to overcome the over-fitting problem brought by the noise introduced by shuffling. Moreover, we encourage the detector to focus on finding differences among the local features through inter-block shuffling, and reconstruct the spatial layout of the blocks to model the semantic associations between them. Especially, our method can be easily integrated with various CNN models. Extensive experiments show that our proposed method achieves state-of-the-art performance in forgery face detection, including good generalization ability in the face of common image transformations.
Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークに基づくディープフェイク検出は良好な結果を得たが、検出結果は、入力画像が共通の変換(リサイズ、ぼかしなど)を行うと、明らかに性能劣化を示し、検出器の一般化能力が不十分であることを示している。本稿では,この問題を解決するための新しいブロックシャッフル学習手法を提案する。具体的には、画像をブロックに分割し、ランダムシャッフルをブロック内およびブロック間に導入する。ブロック内シャッフリングは検出器のロバスト性を高めるとともに,シャッフリングによって生じる雑音によるオーバーフィッティング問題を克服する逆損失アルゴリズムを提案する。さらに,ブロック間シャッフルによる局所的特徴の違いの発見に焦点を合わせ,ブロックの空間的レイアウトを再構築し,それら間の意味的関連をモデル化することを推奨する。特に,本手法は様々なCNNモデルと容易に統合できる。提案手法は,一般的な画像変換に対して良好な一般化能力を含む,偽造顔検出における最先端の性能を実現することを示す。

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