論文の概要: Exploring Self-Supervised Vision Transformers for Deepfake Detection: A Comparative Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00355v1
• Date: Wed, 1 May 2024 07:16:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 16:17:22.310971
• Title: Exploring Self-Supervised Vision Transformers for Deepfake Detection: A Comparative Analysis
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出のための自己監督型視覚変換器の探索:比較分析
• Authors: Huy H. Nguyen, Junichi Yamagishi, Isao Echizen,
• Abstract要約: 本稿では,自己教師型事前学習型変圧器のディープフェイク検出への応用について検討する。 我々は、特にトレーニングデータに制限がある場合に、それらの一般化を改善する可能性に焦点を当てる。 本稿では,タスクに対する適応性と,アテンション機構による検出結果の自然な説明性について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.074487843137064
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates the effectiveness of self-supervised pre-trained transformers compared to supervised pre-trained transformers and conventional neural networks (ConvNets) for detecting various types of deepfakes. We focus on their potential for improved generalization, particularly when training data is limited. Despite the notable success of large vision-language models utilizing transformer architectures in various tasks, including zero-shot and few-shot learning, the deepfake detection community has still shown some reluctance to adopt pre-trained vision transformers (ViTs), especially large ones, as feature extractors. One concern is their perceived excessive capacity, which often demands extensive data, and the resulting suboptimal generalization when training or fine-tuning data is small or less diverse. This contrasts poorly with ConvNets, which have already established themselves as robust feature extractors. Additionally, training and optimizing transformers from scratch requires significant computational resources, making this accessible primarily to large companies and hindering broader investigation within the academic community. Recent advancements in using self-supervised learning (SSL) in transformers, such as DINO and its derivatives, have showcased significant adaptability across diverse vision tasks and possess explicit semantic segmentation capabilities. By leveraging DINO for deepfake detection with modest training data and implementing partial fine-tuning, we observe comparable adaptability to the task and the natural explainability of the detection result via the attention mechanism. Moreover, partial fine-tuning of transformers for deepfake detection offers a more resource-efficient alternative, requiring significantly fewer computational resources.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,教師付き事前学習型変圧器と従来のニューラルネットワーク(ConvNet)と比較して,各種のディープフェイクを検出するための自己教師付き事前学習型変圧器の有効性について検討する。 我々は、特にトレーニングデータに制限がある場合に、それらの一般化を改善する可能性に焦点を当てる。 ゼロショットや少数ショット学習など、様々なタスクでトランスフォーマーアーキテクチャを利用する大規模な視覚言語モデルの成功にもかかわらず、ディープフェイク検出コミュニティは、まだ事前訓練されたビジョントランスフォーマー(ViT)、特に大きなものを特徴抽出器として採用する傾向がある。 懸念の1つは、広範囲なデータを必要とすると認識される過剰なキャパシティであり、トレーニングや微調整データにおいて、結果として得られる最適下限の一般化は、小さいか、少なからぬ多様性である。 これは、すでに堅牢な機能抽出ツールとして確立されているConvNetsとは対照的である。 さらに、スクラッチからトランスフォーマーをトレーニングし、最適化するには、重要な計算資源が必要である。 DINOなどのトランスフォーマーにおける自己教師付き学習(SSL)の最近の進歩は、多様な視覚タスクに適応し、明示的なセマンティックセグメンテーション機能を持つことを示す。 本研究では,DINOを学習データを用いたディープフェイク検出に利用し,部分的な微調整を実現することにより,タスクへの適応性と,アテンション機構による検出結果の自然な説明性について考察する。 さらに、ディープフェイク検出のための変換器の部分的な微調整は、よりリソース効率の良い代替手段を提供し、計算資源を著しく少なくする。

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