論文の概要: Few-shot Forgery Detection via Guided Adversarial Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05905v2
• Date: Sun, 27 Aug 2023 16:55:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 02:03:51.753527
• Title: Few-shot Forgery Detection via Guided Adversarial Interpolation
• Title（参考訳）: ガイド付き逆境補間による数発偽造検出
• Authors: Haonan Qiu, Siyu Chen, Bei Gan, Kun Wang, Huafeng Shi, Jing Shao, Ziwei Liu
• Abstract要約: 既存の偽造検出手法は、見知らぬ新しい偽造手法に適用した場合、大幅な性能低下に悩まされる。 本稿では,数発の偽造検出問題を克服するために,GAI(Guid Adversarial Interpolation)を提案する。 我々の手法は、多数派と少数派の偽造アプローチの選択に対して堅牢であることが検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.59499187594308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The increase in face manipulation models has led to a critical issue in society - the synthesis of realistic visual media. With the emergence of new forgery approaches at an unprecedented rate, existing forgery detection methods suffer from significant performance drops when applied to unseen novel forgery approaches. In this work, we address the few-shot forgery detection problem by 1) designing a comprehensive benchmark based on coverage analysis among various forgery approaches, and 2) proposing Guided Adversarial Interpolation (GAI). Our key insight is that there exist transferable distribution characteristics between majority and minority forgery classes1. Specifically, we enhance the discriminative ability against novel forgery approaches via adversarially interpolating the forgery artifacts of the minority samples to the majority samples under the guidance of a teacher network. Unlike the standard re-balancing method which usually results in over-fitting to minority classes, our method simultaneously takes account of the diversity of majority information as well as the significance of minority information. Extensive experiments demonstrate that our GAI achieves state-of-the-art performances on the established few-shot forgery detection benchmark. Notably, our method is also validated to be robust to choices of majority and minority forgery approaches. The formal publication version is available in Pattern Recognition.
• Abstract（参考訳）: 顔操作モデルの増加は、現実の視覚メディアの合成という社会における重要な問題につながった。 前例のない速度で新しい偽造手法が出現すると、既存の偽造検出手法は、目に見えない新しい偽造手法に適用した場合、大幅な性能低下に悩まされる。 そこで本研究では, 数発偽造検出問題に対処する。 1)様々な偽造手法のカバレッジ分析に基づく総合ベンチマークの設計、及び 2) GAI ( Guided Adversarial Interpolation) の提案。 我々の重要な洞察は、多数派と少数派フォージェリークラス1の間で伝達可能な分布特性が存在することである。 具体的には,教師ネットワークの指導のもと,少数サンプルの偽造品を多数サンプルに対逆的に補間することで,新しい偽造アプローチに対する差別能力を高める。 通常、少数派に過度に適合する標準的再バランス法とは異なり、本手法は多数派情報の多様性と少数派情報の重要さを同時に考慮する。 広範な実験により,提案手法が確立されたマイナショット偽造検出ベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを達成できることが実証された。 また,本手法は,多数派および少数派の偽造手法の選択に対して堅牢であることを示す。 公式版はパターン認識で利用可能である。

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