論文の概要: Data-Driven Deepfake Image Detection Method -- The 2024 Global Deepfake Image Detection Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11464v1
• Date: Fri, 15 Aug 2025 13:24:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.963958
• Title: Data-Driven Deepfake Image Detection Method -- The 2024 Global Deepfake Image Detection Challenge
• Title（参考訳）: データ駆動型ディープフェイク画像検出法 -2024年の世界ディープフェイク画像検出チャレンジ-
• Authors: Xiaoya Zhu, Yibing Nan, Shiguo Lian,
• Abstract要約: 課題は、顔画像がディープフェイク画像であるかどうかを判定し、その確率スコアをディープフェイク画像であるかどうかを出力することである。 画像トラックコンペでは,Swin Transformer V2-B分類ネットワークをベースとしている。 オンラインデータ拡張およびオフラインサンプル生成手法は、トレーニングサンプルの多様性を高め、モデルの一般化能力を高めるために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7988085110283119
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of technology in the field of AI, deepfake technology has emerged as a double-edged sword. It has not only created a large amount of AI-generated content but also posed unprecedented challenges to digital security. The task of the competition is to determine whether a face image is a Deepfake image and output its probability score of being a Deepfake image. In the image track competition, our approach is based on the Swin Transformer V2-B classification network. And online data augmentation and offline sample generation methods are employed to enrich the diversity of training samples and increase the generalization ability of the model. Finally, we got the award of excellence in Deepfake image detection.
• Abstract（参考訳）: AI分野における技術の急速な発展に伴い、ディープフェイク技術は二重刃の剣として登場してきた。 大量のAI生成コンテンツを作成するだけでなく、デジタルセキュリティに前例のない課題を提起している。 競技の課題は、顔画像がディープフェイク画像であるかどうかを判定し、その確率スコアがディープフェイク画像であるかどうかを出力することである。 画像トラックコンペでは,Swin Transformer V2-B分類ネットワークをベースとしている。 また、トレーニングサンプルの多様性を高め、モデルの一般化能力を高めるために、オンラインデータ拡張およびオフラインサンプル生成手法が採用されている。 最後に、Deepfake画像検出の優秀さを受賞しました。

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