論文の概要: How Close are Other Computer Vision Tasks to Deepfake Detection?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00922v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 06:32:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 23:12:40.930904
• Title: How Close are Other Computer Vision Tasks to Deepfake Detection?
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出の他のコンピュータビジョンタスクはどのくらい近いのか?
• Authors: Huy H. Nguyen, Junichi Yamagishi, Isao Echizen
• Abstract要約: 教師なしの方法でデータを分離するために,モデルの生容量を評価するための新しい測定手法「モデル分離可能性」を提案する。 分析の結果,事前学習した顔認識モデルは,他のモデルよりもディープフェイク検出と密接な関係があることが判明した。 自己教師型モデルは最高の結果をもたらすが、過度に適合するリスクがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.79190870582115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we challenge the conventional belief that supervised ImageNet-trained models have strong generalizability and are suitable for use as feature extractors in deepfake detection. We present a new measurement, "model separability," for visually and quantitatively assessing a model's raw capacity to separate data in an unsupervised manner. We also present a systematic benchmark for determining the correlation between deepfake detection and other computer vision tasks using pre-trained models. Our analysis shows that pre-trained face recognition models are more closely related to deepfake detection than other models. Additionally, models trained using self-supervised methods are more effective in separation than those trained using supervised methods. After fine-tuning all models on a small deepfake dataset, we found that self-supervised models deliver the best results, but there is a risk of overfitting. Our results provide valuable insights that should help researchers and practitioners develop more effective deepfake detection models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,教師付きイメージネット学習モデルが強い一般化性を持ち,ディープフェイク検出における特徴抽出器としての利用に適しているという従来の信念に挑戦する。 モデルの生容量を視覚的かつ定量的に評価し、教師なしでデータを分離する「モデル分離可能性」を新たに提案する。 また,事前学習モデルを用いて,ディープフェイク検出と他のコンピュータビジョンタスクとの相関性を決定するための体系的ベンチマークを提案する。 分析の結果,事前学習した顔認識モデルは,他のモデルよりもディープフェイク検出と密接な関係があることが判明した。 さらに、自己教師付き手法で訓練されたモデルは、教師付き手法で訓練されたモデルよりも分離に効果的である。 小さなディープフェイクデータセットですべてのモデルを微調整した結果、自己教師型モデルが最良の結果をもたらすことがわかったが、過度に適合するリスクがある。 この結果は研究者や実践者がより効果的なディープフェイク検出モデルを開発するのに役立つ貴重な洞察を提供する。

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