Fugu-MT 論文翻訳(概要): Classifying Deepfakes Using Swin Transformers

論文の概要: Classifying Deepfakes Using Swin Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15656v2
Date: Fri, 31 Jan 2025 16:16:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-03 13:58:55.002905
Title: Classifying Deepfakes Using Swin Transformers
Title（参考訳）: スイニングトランスを用いたディープフェイクの分類
Authors: Aprille J. Xi, Eason Chen,
Abstract要約: 本研究では,移動ウィンドウを自己注意に活用した最先端アーキテクチャであるSwin Transformersのディープフェイク画像の検出と分類への応用について検討する。我々はSwin-ResNetやSwin-KNNのようなSwin Transformerとハイブリッドモデルを評価し、微妙な加工物を識別する能力に焦点を当てた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.693895808318794
License:
Abstract: The proliferation of deepfake technology poses significant challenges to the authenticity and trustworthiness of digital media, necessitating the development of robust detection methods. This study explores the application of Swin Transformers, a state-of-the-art architecture leveraging shifted windows for self-attention, in detecting and classifying deepfake images. Using the Real and Fake Face Detection dataset by Yonsei University's Computational Intelligence Photography Lab, we evaluate the Swin Transformer and hybrid models such as Swin-ResNet and Swin-KNN, focusing on their ability to identify subtle manipulation artifacts. Our results demonstrate that the Swin Transformer outperforms conventional CNN-based architectures, including VGG16, ResNet18, and AlexNet, achieving a test accuracy of 71.29%. Additionally, we present insights into hybrid model design, highlighting the complementary strengths of transformer and CNN-based approaches in deepfake detection. This study underscores the potential of transformer-based architectures for improving accuracy and generalizability in image-based manipulation detection, paving the way for more effective countermeasures against deepfake threats.
Abstract（参考訳）: ディープフェイク技術の普及は、デジタルメディアの信頼性と信頼性に重大な課題をもたらし、堅牢な検出方法の開発を必要としている。本研究では,移動ウィンドウを自己注意に活用した最先端アーキテクチャであるSwin Transformersのディープフェイク画像の検出と分類への応用について検討する。 yonsei UniversityのComputational Intelligence Photography LabのReal and Fake Face Detectionデータセットを用いて、スウィントランスフォーマーとSwin-ResNetやSwin-KNNのようなハイブリッドモデルの評価を行い、微妙な修正アーティファクトを識別する能力に焦点を当てた。この結果、Swin TransformerはVGG16、ResNet18、AlexNetなど従来のCNNアーキテクチャよりも優れており、テスト精度は71.29%であることがわかった。さらに,変換器とCNNに基づくディープフェイク検出手法の相補的強みを強調し,ハイブリッドモデル設計の知見を示す。本研究は、画像ベース操作検出における精度と一般化性を向上させるためのトランスフォーマーアーキテクチャの可能性を強調し、より効果的なディープフェイク脅威対策の道を開く。

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