DeepFakes Datasets(2020.06)

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#DeepFake #Datasets

Datasets URL Real Fake Audio Actor Visual Quality(SSIM) Method Release Date Info
UADFV URL 49 49 no - 0.82 DeepFake 2018.11
DeepFake-TIMIT-LQ URL 320
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Deep Fake Detection (DFD) Entire Original Dataset数据集下载
网易搬砖头
11-18 1万+
关于数据集点击DeepFake Detection大部分是以视频分类任务为主要任务目标，目标是通过模型辨识某段视频是否为伪造图像。
DeeperForensics-1.0:[CVPR 2020]用于真实世界人脸伪造检测的大规模数据集
05-10
DeeperForensics-1.0：用于真实世界人脸伪造检测的大规模数据集 该存储库提供以下论文的数据集和代码： DeeperForensics-1.0：用于真实世界人脸伪造检测的大规模数据集，，，在CVPR 2020中。 | | 摘要：我们介绍了我们正在努力建立用于人脸伪造检测的大型基准。 该基准测试的第一个版本DeeperForensics-1.0代表了迄今为止最大的人脸伪造检测数据集，共有60,000个视频，共1760万帧，是现有同类数据集的10倍。 应用了广泛的现实世界扰动以获得更大规模和更高多样性的更具挑战性的基准。 我们会仔细收集DeeperForensics-1.0中的所有源视频，并通过新提议的端到端人脸交换框架来生成假视频。 经用户研究验证，生成的视频质量优于现有数据集中的视频。 该基准测试具有一个隐藏的测试集，其中包含在人类评估中获得较高欺骗性分数的操纵视频。
数据集百度网盘地址.txt
07-21
3000多个样本，2800张图片资源及标注信息，亲测，训练效果很好，AI学习，目标检测，人脸识别必备资源。
深度学习伪造检测中真实痕迹提取与偏置控制的方法及其实现-可实现的-有问题请联系博主，博主会第一时间回复！！！
12-10
内容概要：本文详细介绍了为研究伪造图像或视频中的细微特征（'真实痕迹’）而构建的一个深度学习模型的方法和流程。首先强调了理解任务的关键点，比如目标设定、数据集偏差控制以及与现有前沿方法进行比较的需求。接下来指导安装必要的Python环境如TensorFlow / PyTorch, OpenCV等。第三部分讨论了从公开的数据集中采集并预处理数据的具体做法。之后提出了基于CNN的伪造检测器模型设计方案，包含注意力机制的应用和减少偏见的技术。还讲解了用于训练和验证的损失函数选择、优化器参数设置等方面的内容。最后介绍了评估标准的选择和实验记录的要求，以及模型可能的发展方向和技术扩展。 适合人群：面向所有希望提高自身机器学习能力的研究人员和技术工作者。 使用场景及目标：帮助从事反欺骗、反伪造工作的专业人士理解和搭建自己的检测系统，确保在不同情境下均能有效地区分真实的多媒体素材与合成制品。 阅读建议：由于该指南涉及较多专业知识，在阅读时可以配合相关领域的书籍或其他教程共同进行，尤其是对于不熟悉的理论和技术细节，可通过查阅参考资料加深理解。同时鼓励读者动手尝试代码实践，将理论应用于具体项目中。
keras datasets 打包.rar
05-05
注意，windows 用户 解压到 C:\Users\Administrator\.keras\datasets 用于无法从谷歌网站直接下载的朋友 其它系统解压到对应的.keras\datasets 目录
tensorflow.keras.datasets.mnist加载的mnist数据集
04-14
通过tensorflow.keras.datasets.mnist.load_data()导入数据集时，由于需要google的服务器，国内无法访问资源。
【深度学习】datasets.ImageFolder 使用方法
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weixin_46274756的博客
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【深度学习】datasets.ImageFolder 使用方法
torchvision.datasets.ImageFolder使用详解
源仔
08-02 6694
是一个通用的数据加载器，它要求我们以下面这种格式来组织数据集的训练、验证或者测试图片。对于上面的root，假设data文件夹在.py文件的同级目录中，那么root一般都是如下这种形式./data/train和./data/valid。...
matlab资源分配的代码-DeepMIMO:使用DeepMIMO数据集生成用于无线电力分配的样本
06-12
matlab资源分配的代码用于功率分配的 DeepMIMO 这是一个从 DeepMIMO 修改而来的 MATLAB/Python 代码包，用于生成用于功率分配的真实信道。 该代码基于为毫米波和大规模 MIMO 系统中的深度学习应用发布的公开可用的 DeepMIMO 数据集。 这个MATLAB/Python代码包与以下文章有关： [1] Haoran Sun、Wenqiang Pu、Minghe Zhu、Xiao Fu、Tsung-Hui Chang 和 Mingyi Hong，“学习在情景动态环境中持续优化无线资源。” arXiv 预印本 arXiv:2011.07782 (2020)。 [2] Ahmed Alkhateeb，“DeepMIMO：用于毫米波和大规模 MIMO 应用的通用深度学习数据集”，Proc。 信息理论与应用研讨会 (ITA)，加利福尼亚州圣地亚哥，2019 年 2 月。 [3] 孙浩然、陈翔毅、史清江、洪明义、肖夫和 Nikos D. Sidiropoulos，“学习优化：为无线资源管理训练深度神经网络”，IEEE Transactions on Signal
DeepFake数据集相关介绍
qq_43372360的博客
12-05 787
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
WildDeepfake数据集下载
liusiyu007的博客
09-19 698
Google Drvie: https://drive.google.com/drive/folders/1Cb_OqksBU3x7HFIo8EvDTigU6IjM7tmp Baidu Drive: https://pan.baidu.com/s/1w0qY-U9Eb90kkGJqUtmqqA passwd: z88a
DeepFake 介绍（胡扯）
loves_live的专栏
04-02 6812
人脸相关的篡改并不是一个新的话题，但是结合深度学习篡改人脸的操作是最近兴起的。 人脸操作主要分为四种： 1. 合成整张虚假人脸图像， 2. 换脸操作，即在保留目标人脸背景的基础上使用源人脸A替换目标人脸， 3. 人脸属性修改，例如修改人的发色，胡须的有无等， 4. 人脸表情修改，例如使图片中的人表情由哭变为笑，改变视频中说话人的口型等。 随着计算机硬件的发展，基于计算机视觉的操作技术能够生成更...
漫谈深度伪造（Deepfake）技术
最新发布
引用原创内容标明出处即可
07-07 2987
近年来，深度伪造（Deepfake）技术迅猛发展，以惊人的真实度重构人物语言与影像，广泛应用于娱乐、广告乃至政治传播，但也频繁伴随诈骗、隐私泄露与名誉毁损。该技术依赖于人工智能中的生成模型，通过深度学习重构目标人物面部图像与音频，形成以假乱真的视频内容。 本质上，Deepfake 是以图像/音频生成算法为内核，在 GAN（生成对抗网络）等基础模型的支持下，通过大规模数据训练模型“模仿”目标对象。由于生成内容的真实性日益提高，普通人难以肉眼识别真伪，其潜在风险日益凸显，尤其在个人隐私、安全、舆论操控、金融欺
论文总结：Deepfake
weixin_46808382的博客
12-03 940
non-detailed summary about Deepfakenormally deepfake is to generate/control humans images. for example, take on clothes during virtual shopping, change actors’ face and so on.deepfake consists of reenactment, replacement, editing and synthesis.reenactment
Intel 全球首個實時 Deepfake 檢測器 透過血流判斷人像真偽、準確率達 96%
m0_55055742的博客
11-21 392
Intel 在周二（15 日）發布全球首個實時深偽（Deepfake）檢測器 FakeCatcher。FakeCatcher 透過深度學層人的血流，只需幾毫秒便能判斷影片的人像真偽，準確率達 96%。 FakeCatcher 是由 Intel 實驗室高級研究科學家 Ilke Demir 及美國賓漢頓大學的 Umur Ciftci 合作製成。由於心臟泵血時，人的靜脈會改變顏色。因此 FakeCatcher 會從面部各處收集靜脈顏色，再利用深度學習，以血流判斷影片人像真偽。 FakeCatcher 採用 In
deepfake安装
景小亮的技术博客
02-20 8950
deepfake网址 deepfake环境安装手册 其中windows下安装dlib会出错 搜索了一下，安装dlib步骤 安装cmake cmake下载地址 配置cmake 安装dlib dlib下载地址 下载whl文件， 命令行执行 pip install XXX.whl文件 ...
DeepFake 入门了解
NJU phd 在读。
11-30 9523
换脸到底是什么样的操作 Deepfake，是由“deep machine learning”（深度机器学习）和“fake photo”（假照片）组合而成，本质是一种深度学习模型在图像合成、替换领域的技术框架，属于深度图像生成模型的一次成功应用。 其实该技术最早版本在2018年初就被提出了，当时在构建模型的时候使用了Encoder-Decoder自编解码架构，在测试阶段通过将任意扭曲的人脸进行还原，...
cd assignment1/cs231n/datasets/ ./get_datasets.sh
04-10
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何运行get_datasets.sh脚本来下载cs231n课程所需的数据集。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看里面有哪些相关信息。 根据引用[2]，用户提到在虚拟机终端中输入命令： cd cs231n/datasets ./get_datasets.sh 这说明需要进入正确的目录并执行脚本。但要注意系统环境，因为引用[3]和[4]指出，在Windows系统下直接运行可能会遇到问题，比如缺少wget命令或者无法处理.tar.gz文件。因此，用户可能需要在Linux环境下运行，或者使用Git Bash等工具。 引用[5]提到Windows用户可以通过安装Git，然后使用Git Bash来执行命令，但可能会遇到需要手动下载数据集的情况。如果自动下载失败，用户需要手动下载CIFAR-10的Python版本，并放到指定目录，再运行脚本。 接下来，我需要整理步骤，确保涵盖不同操作系统的情况。首先，确认用户是否在Linux系统下，如果不是，可能需要建议使用虚拟机或WSL，或者使用Git Bash。然后，指导用户进入正确的目录，执行脚本，并处理可能出现的错误，比如权限问题或依赖缺失。 另外，注意脚本可能需要wget和tar等工具，这些在Linux中通常预装，但在Windows中需要额外安装。如果用户手动下载数据集，需要明确放置的路径，并确保脚本能够正确解压。 可能还需要提醒用户检查脚本内容，如引用[3]中提到的，查看get_datasets.sh是否指向正确的URL，是否有其他依赖步骤。如果用户遇到权限问题，可能需要使用chmod命令赋予执行权限。 最后，总结步骤，分点说明，确保清晰易懂，涵盖不同情况，如Linux环境和Windows下的替代方法，以及手动下载的步骤。同时，引用相关的引用来源，比如引用[2]、[3]、[5]来支持步骤的正确性。</think>### 如何运行get_datasets.sh下载cs231n数据集 #### 方法一：在Linux系统下运行（推荐） 1. **进入数据集目录** 打开终端，导航到课程作业的`cs231n/datasets`目录： ```bash cd cs231n/datasets ``` 2. **赋予脚本执行权限**（若未授权） ```bash chmod +x get_datasets.sh ``` 3. **执行下载脚本** ```bash ./get_datasets.sh ``` 脚本会自动通过`wget`下载CIFAR-10数据集并解压到当前目录[^2][^3]。 --- #### 方法二：Windows系统通过Git Bash运行 1. **安装Git工具** 下载并安装Git for Windows（包含Git Bash）[^5]。 2. **手动下载数据集**（若自动下载失败） - 访问CIFAR-10官网：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html - 下载`cifar-10-python.tar.gz`[^5]。 3. **放置文件并执行脚本** - 将下载的文件复制到`cs231n/datasets`目录 - 在Git Bash中执行： ```bash cd cs231n/datasets ./get_datasets.sh ``` 脚本会自动解压已下载的文件[^5]。 --- #### 常见问题解决 1. **缺少wget命令** - Linux：通过`sudo apt install wget`安装 - Windows：需手动下载数据集（见方法二）[^3][^5]。 2. **权限不足** 执行`chmod +x get_datasets.sh`赋予权限[^2]。 3. **数据集解压失败** 确保文件`cifar-10-python.tar.gz`完整，手动解压命令： ```bash tar -xzvf cifar-10-python.tar.gz ``` ---
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