Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cross multiscale vision transformer for deep fake detection

論文の概要: Cross multiscale vision transformer for deep fake detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00833v1
Date: Sun, 02 Feb 2025 16:09:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-05 14:59:37.139438
Title: Cross multiscale vision transformer for deep fake detection
Title（参考訳）: ディープフェイク検出のためのクロスマルチスケール視覚変換器
Authors: Akhshan P, Taneti Sanjay, Chandrakala S,
Abstract要約: このプロジェクトは、SPカップの2025年のディープフェイク検出データセットを用いて、ディープフェイク検出を評価する。我々は,従来のディープラーニング技術と新しいアーキテクチャを併用して,さまざまな深層学習モデルによる偽コンテンツの検出に焦点をあてた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: The proliferation of deep fake technology poses significant challenges to digital media authenticity, necessitating robust detection mechanisms. This project evaluates deep fake detection using the SP Cup's 2025 deep fake detection challenge dataset. We focused on exploring various deep learning models for detecting deep fake content, utilizing traditional deep learning techniques alongside newer architectures. Our approach involved training a series of models and rigorously assessing their performance using metrics such as accuracy.
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に重大な課題をもたらし、堅牢な検出メカニズムを必要とする。このプロジェクトは、SPカップの2025年のディープフェイク検出データセットを用いて、ディープフェイク検出を評価する。我々は,従来のディープラーニング技術と新しいアーキテクチャを併用して,さまざまな深層学習モデルによる偽コンテンツの検出に焦点をあてた。このアプローチでは,一連のモデルをトレーニングし,精度などの指標を用いてそのパフォーマンスを厳格に評価する。

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