論文の概要: X-Transfer: A Transfer Learning-Based Framework for GAN-Generated Fake Image Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04639v2
• Date: Tue, 30 Jan 2024 05:18:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 18:54:14.661565
• Title: X-Transfer: A Transfer Learning-Based Framework for GAN-Generated Fake Image Detection
• Title（参考訳）: X-Transfer: GAN生成フェイク画像検出のためのトランスファー学習フレームワーク
• Authors: Lei Zhang, Hao Chen, Shu Hu, Bin Zhu, Ching Sheng Lin, Xi Wu, Jinrong Hu, Xin Wang
• Abstract要約: 顔置換などの偽画像を生成するためにGANを誤用することは、重大なセキュリティ上の懸念を引き起こす。 本稿では,新しい画像検出アルゴリズムであるX-Transferを提案する。 インターリーブされた並列勾配伝送を利用する2つのニューラルネットワークを利用することで、トランスファーラーニングを強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.31312811230408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative adversarial networks (GANs) have remarkably advanced in diverse domains, especially image generation and editing. However, the misuse of GANs for generating deceptive images, such as face replacement, raises significant security concerns, which have gained widespread attention. Therefore, it is urgent to develop effective detection methods to distinguish between real and fake images. Current research centers around the application of transfer learning. Nevertheless, it encounters challenges such as knowledge forgetting from the original dataset and inadequate performance when dealing with imbalanced data during training. To alleviate this issue, this paper introduces a novel GAN-generated image detection algorithm called X-Transfer, which enhances transfer learning by utilizing two neural networks that employ interleaved parallel gradient transmission. In addition, we combine AUC loss and cross-entropy loss to improve the model's performance. We carry out comprehensive experiments on multiple facial image datasets. The results show that our model outperforms the general transferring approach, and the best metric achieves 99.04%, which is increased by approximately 10%. Furthermore, we demonstrate excellent performance on non-face datasets, validating its generality and broader application prospects.
• Abstract（参考訳）: generative adversarial networks (gans) は様々な分野、特に画像の生成や編集において著しく進歩している。 しかし、顔置換などの偽画像生成におけるGANの誤用は、重大なセキュリティ上の懸念を引き起こし、広く注目を集めている。 そのため,実画像と偽画像を区別するための効果的な検出手法の開発が急務である。 転写学習の応用を中心に研究が進められている。 それでも、トレーニング中に不均衡なデータを扱う場合、元のデータセットから忘れられた知識や不十分なパフォーマンスといった課題に遭遇する。 そこで本研究では, 並列勾配伝送を用いた2つのニューラルネットワークを用いて, 転送学習を向上する, X-Transferと呼ばれる新しいGAN生成画像検出アルゴリズムを提案する。 さらに,auc損失とクロスエントロピー損失を組み合わせることで,モデルの性能を向上させる。 複数の顔画像データセットに関する総合的な実験を行う。 その結果、我々のモデルは一般的な転送手法よりも優れており、最良の測定値は99.04%向上し、約10%向上した。 さらに,非面データセットにおいて優れた性能を示し,その汎用性とより広い応用可能性を検証する。

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