論文の概要: Deepfake Detection: Leveraging the Power of 2D and 3D CNN Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16388v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 06:00:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 16:26:40.750386
• Title: Deepfake Detection: Leveraging the Power of 2D and 3D CNN Ensembles
• Title（参考訳）: deepfake detection: 2dおよび3d cnnアンサンブルのパワーを活用する
• Authors: Aagam Bakliwal, Amit D. Joshi
• Abstract要約: 本研究は,映像コンテンツの検証に革新的なアプローチを提案する。 この手法は高度な2次元および3次元畳み込みニューラルネットワークをブレンドする。 実験による検証は、この戦略の有効性を強調し、ディープフェイクの発生に対処する可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the dynamic realm of deepfake detection, this work presents an innovative approach to validate video content. The methodology blends advanced 2-dimensional and 3-dimensional Convolutional Neural Networks. The 3D model is uniquely tailored to capture spatiotemporal features via sliding filters, extending through both spatial and temporal dimensions. This configuration enables nuanced pattern recognition in pixel arrangement and temporal evolution across frames. Simultaneously, the 2D model leverages EfficientNet architecture, harnessing auto-scaling in Convolutional Neural Networks. Notably, this ensemble integrates Voting Ensembles and Adaptive Weighted Ensembling. Strategic prioritization of the 3-dimensional model's output capitalizes on its exceptional spatio-temporal feature extraction. Experimental validation underscores the effectiveness of this strategy, showcasing its potential in countering deepfake generation's deceptive practices.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク検出のダイナミックな領域において、この研究は映像コンテンツを検証する革新的なアプローチを示す。 この手法は高度な2次元および3次元畳み込みニューラルネットワークをブレンドする。 3Dモデルは、スライディングフィルタによって時空間の特徴を捉え、空間次元と時間次元の両方を通して拡張するように一意に調整されている。 この構成は、画素配置におけるニュアンスドパターン認識とフレーム間の時間的進化を可能にする。 同時に、2Dモデルは効率的なNetアーキテクチャを活用し、畳み込みニューラルネットワークのオートスケーリングを利用する。 このアンサンブルは、Voting EnsemblesとAdaptive Weighted Ensemblingを統合している。 3次元モデルの出力の戦略的優先順位付けは、その例外的な時空間的特徴抽出に基づく。 実験的な検証は、ディープフェイク世代が偽造行為に対処する可能性を示す、この戦略の有効性を裏付けるものである。

関連論文リスト

• Graph and Skipped Transformer: Exploiting Spatial and Temporal Modeling Capacities for Efficient 3D Human Pose Estimation [36.93661496405653]
  我々は、簡潔なグラフとSkipped Transformerアーキテクチャを用いて、Transformer-temporal情報を活用するためのグローバルなアプローチを採っている。 具体的には、3Dポーズの段階では、粗粒の体部が展開され、完全なデータ駆動適応モデルが構築される。 実験はHuman3.6M、MPI-INF-3DHP、Human-Evaベンチマークで行われた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T10:42:09Z)
• Dynamic 3D Point Cloud Sequences as 2D Videos [81.46246338686478]
  3Dポイントクラウドシーケンスは、現実世界の環境における最も一般的で実用的な表現の1つとして機能する。 textitStructured Point Cloud Videos (SPCV) と呼ばれる新しい汎用表現を提案する。 SPCVは点雲列を空間的滑らかさと時間的一貫性を持つ2Dビデオとして再編成し、画素値は点の3D座標に対応する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T08:18:57Z)
• ALSTER: A Local Spatio-Temporal Expert for Online 3D Semantic Reconstruction [62.599588577671796]
  本稿では,RGB-Dフレームのストリームから3次元セマンティックマップを段階的に再構成するオンライン3次元セマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。 オフラインの手法とは異なり、ロボット工学や混合現実のようなリアルタイムな制約のあるシナリオに直接適用できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T20:30:18Z)
• Cross-Dimensional Refined Learning for Real-Time 3D Visual Perception from Monocular Video [2.2299983745857896]
  本稿では3次元シーンの幾何学的構造と意味的ラベルを協調的に知覚する新しいリアルタイム能動的学習法を提案する。 本稿では,3次元メッシュと3次元セマンティックラベリングの両方をリアルタイムに抽出する,エンドツーエンドのクロスディメンテーションニューラルネットワーク(CDRNet)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T11:53:29Z)
• Gait Recognition in the Wild with Multi-hop Temporal Switch [81.35245014397759]
  野生での歩行認識は、より実践的な問題であり、マルチメディアとコンピュータビジョンのコミュニティの注目を集めています。 本稿では,現実のシーンにおける歩行パターンの効果的な時間的モデリングを実現するために,新しいマルチホップ時間スイッチ方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T10:46:09Z)
• 3D Convolutional with Attention for Action Recognition [6.238518976312625]
  現在の行動認識法は、計算コストの高いモデルを用いて行動の時間的依存を学習する。 本稿では,3次元畳み込み層,完全連結層,注目層からなる依存関係を学習するためのディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 提案手法はまず3D-CNNを用いて行動の空間的特徴と時間的特徴を学習し,その後,注意時間機構によってモデルが本質的な特徴に注意を向けることを支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-05T15:12:57Z)
• Cylindrical and Asymmetrical 3D Convolution Networks for LiDAR-based Perception [122.53774221136193]
  運転時のLiDARに基づく認識のための最先端の手法は、しばしば点雲を2D空間に投影し、2D畳み込みによって処理する。 自然な対策として、3Dボクセル化と3D畳み込みネットワークを利用する方法がある。 本研究では,3次元幾何学的パターンを探索するために,円筒状分割と非対称な3次元畳み込みネットワークを設計する,屋外LiDARセグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-12T06:25:11Z)
• Neural Geometric Level of Detail: Real-time Rendering with Implicit 3D Shapes [77.6741486264257]
  本稿では,高忠実度ニューラルネットワークSDFのリアルタイムレンダリングを可能にする,効率的なニューラル表現を提案する。 我々の表現は、以前の作品に比べてレンダリング速度の点で2～3桁の効率であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-26T18:50:22Z)
• Multi-view Depth Estimation using Epipolar Spatio-Temporal Networks [87.50632573601283]
  一つのビデオから多視点深度を推定する新しい手法を提案する。 提案手法は,新しいEpipolar Spatio-Temporal Transformer(EST)を用いて時間的コヒーレントな深度推定を行う。 最近のMixture-of-Expertsモデルにインスパイアされた計算コストを削減するため、我々はコンパクトなハイブリッドネットワークを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T04:04:21Z)

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。