論文の概要: DeepfakeBench: A Comprehensive Benchmark of Deepfake Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01426v2
- Date: Sat, 28 Oct 2023 10:05:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-31 20:47:09.046453
- Title: DeepfakeBench: A Comprehensive Benchmark of Deepfake Detection
- Title(参考訳): deepfakebench: deepfake検出の包括的なベンチマーク
- Authors: Zhiyuan Yan, Yong Zhang, Xinhang Yuan, Siwei Lyu, Baoyuan Wu
- Abstract要約: ディープフェイク検出の分野で見落とされがちな課題は、標準化され、統一され、包括的なベンチマークがないことである。
DeepfakeBenchと呼ばれる,3つの重要なコントリビューションを提供するディープフェイク検出のための,最初の包括的なベンチマークを提示する。
DeepfakeBenchには15の最先端検出方法、9CLデータセット、一連のDeepfake検出評価プロトコルと分析ツール、包括的な評価ツールが含まれている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 55.70982767084996
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A critical yet frequently overlooked challenge in the field of deepfake
detection is the lack of a standardized, unified, comprehensive benchmark. This
issue leads to unfair performance comparisons and potentially misleading
results. Specifically, there is a lack of uniformity in data processing
pipelines, resulting in inconsistent data inputs for detection models.
Additionally, there are noticeable differences in experimental settings, and
evaluation strategies and metrics lack standardization. To fill this gap, we
present the first comprehensive benchmark for deepfake detection, called
DeepfakeBench, which offers three key contributions: 1) a unified data
management system to ensure consistent input across all detectors, 2) an
integrated framework for state-of-the-art methods implementation, and 3)
standardized evaluation metrics and protocols to promote transparency and
reproducibility. Featuring an extensible, modular-based codebase, DeepfakeBench
contains 15 state-of-the-art detection methods, 9 deepfake datasets, a series
of deepfake detection evaluation protocols and analysis tools, as well as
comprehensive evaluations. Moreover, we provide new insights based on extensive
analysis of these evaluations from various perspectives (e.g., data
augmentations, backbones). We hope that our efforts could facilitate future
research and foster innovation in this increasingly critical domain. All codes,
evaluations, and analyses of our benchmark are publicly available at
https://github.com/SCLBD/DeepfakeBench.
- Abstract(参考訳): ディープフェイク検出の分野で見落とされがちな課題は、標準化され、統一され、包括的なベンチマークがないことである。
この問題は不公平なパフォーマンス比較と、潜在的に誤解を招く結果につながる。
具体的には、データ処理パイプラインに均一性がないため、検出モデルに対する一貫性のないデータ入力が発生する。
さらに、実験的な設定には顕著な違いがあり、評価戦略とメトリクスには標準化が欠けている。
このギャップを埋めるために、deepfakebenchと呼ばれるdeepfake検出のための最初の包括的なベンチマークを提示します。
1)全検出器間で一貫した入力を確保する統一データ管理システム
2)最先端手法実装のための統合フレームワーク、及び
3)透明性と再現性を促進するための標準化された評価指標とプロトコル。
拡張可能なモジュールベースのコードベースを備えたdeepfakebenchには、15の最先端検出方法、9のdeepfakeデータセット、一連のdeepfake検出評価プロトコルと分析ツール、そして包括的な評価が含まれている。
さらに、様々な視点(データ拡張、バックボーンなど)からの評価を広範囲に分析した新たな洞察を提供する。
われわれの努力が今後の研究を促進し、このますます重要な領域におけるイノベーションを育むことを願っている。
ベンチマークのコード、評価、分析はすべてhttps://github.com/SCLBD/DeepfakeBench.comで公開されています。
関連論文リスト
- DF40: Toward Next-Generation Deepfake Detection [62.073997142001424]
既存の作業では、ある特定のデータセット(例えばFF++)上で検出器をトレーニングし、他の一般的なディープフェイクデータセットでそれらをテストすることで、トップノッチ検出アルゴリズムとモデルを識別する。
しかし、これらの「勝者」は現実の世界に潜む無数の現実的で多様なディープフェイクに取り組むために真に応用できるのだろうか?
我々は,40種類の異なるディープフェイク技術からなるDF40という,高度に多様な大規模ディープフェイクデータセットを構築した。
次に,4つの標準評価プロトコルと7つの代表検出器を用いて総合評価を行い,2000以上の評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-19T12:35:02Z) - ADer: A Comprehensive Benchmark for Multi-class Visual Anomaly Detection [52.228708947607636]
本稿では,新しい異常検出手法のモジュラーフレームワークであるtextbftextitADerを提案する。
このベンチマークには、産業ドメインと医療ドメインからの複数のデータセットが含まれており、15の最先端メソッドと9つの包括的なメトリクスを実装している。
我々は,異なる手法の長所と短所を客観的に明らかにし,多クラス視覚異常検出の課題と今後の方向性について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T13:40:07Z) - Vulnerability Detection with Code Language Models: How Far Are We? [40.455600722638906]
PrimeVulは、脆弱性検出のためのコードLMのトレーニングと評価のための新しいデータセットである。
これは、人間の検証されたベンチマークに匹敵するラベルの精度を達成する、新しいデータラベリング技術を含んでいる。
また、厳密なデータ重複解消戦略と時系列データ分割戦略を実装して、データの漏洩問題を軽減している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T14:34:29Z) - Improving Cross-dataset Deepfake Detection with Deep Information
Decomposition [57.284370468207214]
ディープフェイク技術は、セキュリティと社会的信頼に重大な脅威をもたらす。
既存の検出方法は、クロスデータセットのシナリオに直面した場合、パフォーマンスの急激な低下に悩まされる。
本稿では,深層情報分解(DID)フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-30T12:30:25Z) - Self-Supervised Graph Transformer for Deepfake Detection [1.8133635752982105]
ディープフェイク検出手法は、与えられたデータセット内の偽造を認識できる有望な結果を示している。
ディープフェイク検出システムは、一般的な検出性能を保証するために、偽造タイプ、外観、品質に欠かせないままでいなければならない。
本研究では、自己教師付き事前学習モデルを利用して、例外的な一般化能力を実現するディープフェイク検出フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-27T17:22:41Z) - A Continual Deepfake Detection Benchmark: Dataset, Methods, and
Essentials [97.69553832500547]
本稿では, 既知の生成モデルと未知の生成モデルの両方から, 新たなディープフェイク集合に対する連続的なディープフェイク検出ベンチマーク(CDDB)を提案する。
本研究では,連続的なディープラーニング検出問題に対して,連続的な視覚認識で一般的に使用される多クラス漸進学習手法を適応するために,複数のアプローチを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T13:07:19Z) - Multi-attentional Deepfake Detection [79.80308897734491]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-03T13:56:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。