DeepfakeBench: A Comprehensive Benchmark of Deepfake Detection

原创 已于 2024-05-31 10:19:01 修改 · 919 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#计算机视觉

于 2023-09-21 11:45:28 首次发布
本文介绍了DeepfakeBench，这是一个针对深度伪造检测的全面基准，旨在解决现有方法中数据处理、实验设置不一致的问题。研究包括设计统一的数据处理系统、提出集成框架以及设定标准评估指标。DeepfakeBench提供了统一处理的数据集、模块化代码库，包含数据处理、训练和评估模块，并使用多种评价指标如ACC、AUC、AP和EER，以及可视化工具如Grad-CAM和t-SNE进行分析。

一、研究背景
1、Deepfake detection领域缺乏一个标准、统一、全面的benchmark。现有方法的数据处理、实验设置、评估策略、度量方式不一致。
2、现有检测方法分为： Naive detector、Spatial detector、Frequency detector。

二、研究目标
1、设计标准的数据处理系统，以确保所有检测器的输入一致。
2、提出先进的集成框架。
3、设计标准的评估指标和协议。

三、Benchmark贡献
1、对常用数据集进行统一处理，并对FF++和DFD数据集进行mask数据扩充，同时允许自由组合训练数据和测试数据。
2、构建模块化的代码库，其中三个核心模块分别为：数据处理模块（处理、排列）、训练模块（单一检测、空间检测、频率检测）、评价分析模块。
3、提供多样化评价指标及可视化工具：accuracy (ACC), the area under the ROC curve (AUC), average precision (AP), and equal errorrate (EER)；Grad-CAM，t-SNE。

四、实验结果
在这里插入图片描述

AI中Deepfake的部分研究前沿与文献综述
吊车尾小队
01-16 3237
综上所述，在检测高视觉质量Deepfake视频时面临三大挑战，即1)如何放大高视觉质量Deepfake视频中的篡改痕迹以获得更好的性能，2)如何提高跨数据集检测的鲁棒性并提高检测效率，3)如何提供可解释的理论分析。以上介绍的三种算法从某种程度上可以归类Deepfake的研究方法，从常识性的角度或者标新立异的方法，基于传统深度学习神经网络的方法和与实际图像处理相结合的方法。为了更好地隔离被操纵的人脸，我们推导了一个新的代价函数，与常规分类不同，它压缩了自然人脸的可变性，并在特征空间中推开了不现实的人脸样本。
深度伪造检测：揭开 AI 造假的 “面纱”
m0_62593409的博客
11-19 1613
​ 在当今数字化时代，人工智能技术的飞速发展给我们的生活带来了诸多便利和创新，但同时也催生了一种极具威胁性的技术 —— 深度伪造**（Deepfake）。深度伪造利用深度学习算法生成高度逼真的虚假图像、视频或音频内容，这些虚假内容可以轻易地误导公众、损害个人声誉、破坏社会信任，甚至对国家安全构成严重威胁。因此，深度伪造检测技术(Deepfake Detection)**应运而生，成为计算机视觉领域中备受关注的研究热点。​ Deepfake 是英文 “”（深度学习）和 “
探索未来科技：深度伪造检测利器——DeepfakeBench
gitblog_00051的博客
06-09 1576
探索未来科技：深度伪造检测利器——DeepfakeBench 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepfakeBench 在这个数字时代，深度伪造（Deepfake）技术日益成熟，带来了无限可能的同时也带来了信息安全的挑战。为了应对这一挑战，我们有幸迎来了一款强大的开源工具——DeepfakeBench。它是2023年NeurIPS大会上的一项重要成果...
NeurIPS 2023 | 腾讯 AI Lab 18 篇入选论文解读
腾讯AI实验室
12-08 1582
感谢阅读腾讯AI Lab 微信号第 174 篇文章。本文为腾讯 AI Lab 入选 NeurIPS 2023 的 18 篇论文解读，含一篇 Spotlight，涵盖 ML、CV、NLP 等方向，以及 AI 在游戏、科研等领域的融合探索。NeurIPS 2023（Neural Information Processing Systems）神经信息处理系统大会是当前全球最负盛名的 AI 学术会议之一...
【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于目标检测的学术速递（7 月 6 日论文合集）
wzk4869的博客
07-07 2289
【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于目标检测的学术速递（7 月 6 日论文合集）
论文阅读：DF40：迈向下一代深度伪造检测；DF40: Toward Next-Generation Deepfake Detection
m0_61565919的博客
12-31 3949
DF40: Toward Next-Generation Deepfake Detection 阅读
Xception、effort、ucf算法复现详解
weixin_43847196的博客
07-23 1115
本文介绍了基于简化版Xception模型的深度伪造检测入门教程。主要包含代码下载、目录结构解析、环境搭建和训练流程四个部分。作者使用信业官方比赛baseline代码，相比原版DeepFakeBench更为简洁。文章详细说明了项目目录中各文件夹功能，包括配置、数据集、检测器等模块，并提供了关键文件下载链接。训练流程涵盖数据预处理、配置文件修改等关键步骤
全球DeepFake攻防挑战赛&DataWhale AI 夏令营——图像赛道
一般路过底层打工人的博客
07-15 1485
随着人工智能技术的迅猛发展，深度伪造技术（Deepfake）正成为数字世界中的一把双刃剑。这项技术不仅为创意内容的生成提供了新的可能性，同时也对数字安全构成了前所未有的挑战。Deepfake技术可以通过人工智能算法生成高度逼真的图像、视频和音频内容，这些内容看起来与真实的毫无二致。然而，这也意味着虚假信息、欺诈行为和隐私侵害等问题变得更加严重和复杂。Deepfake是一种使用人工智能技术生成的伪造媒体，特别是视频和音频，它们看起来或听起来非常真实，但实际上是由计算机生成的。
DeepFake 复现坑点记录
weixin_43847196的博客
07-23 931
本文总结了在Ubuntu系统下配置深度学习环境时遇到的常见问题及解决方案：1）PyCharm无法识别conda虚拟环境时，直接在virtualenv中查找；2）CUDA相关报错可通过添加环境变量解决；3）内存不足问题多由batchsize冲突导致；4）提出了UCF和Xception模型的迁移方法与训练配置技巧，包括文件结构调整、参数设置等；5）介绍了通过workers参数提升数据处理效率的方法。作者分享了从环境配置到模型训练的全流程实践经验，重点解决了多个实际开发中的典型问题。
百度刷新世界级权威DeepFake防伪数据集榜单记录，成绩超越SOTA
我爱计算机视觉
05-29 1143
本文转载自百度AIAI 换脸的兴起意味着图像技术日趋成熟，同时也面临“AI 黑产”带来的系列问题。近日，百度在权威 DeepFake 防伪数据集 FaceForensics Ben...
【CVPR】Enhancing 3D Object Detection with 2D Detection-Guided Query Anchors
Hali_Botebie的博客
12-30 761
从2D检测中推荐3D query，StreamPETR 的RPN 头的TopK也是这个意思啊。
计算机视觉全栈宝典：从BEV感知到边缘部署（附15套实战方案）
2403_88718395的博客
12-28 889
从 1981 年的 Canny 边缘检测到 2025 年的 BEV 三维感知，计算机视觉用四十年时间实现了从 “看到像素” 到 “看懂世界” 的蜕变。它不仅是 AI 技术的核心分支，更是智能时代的 “视觉基础设施”—— 重塑工业制造的质检流程，革新医疗健康的诊断方式，推动自动驾驶的量产落地，赋能千行百业的数字化转型。
基于MATLAB的HSV颜色特征杂草图像识别系统设计与实现
Dev7z的博客
12-26 311
随着农业信息化和智能化的发展，农田杂草的快速、准确识别对提高作物产量和实现精准农业具有重要意义。针对传统人工识别效率低、主观性强的问题，本文设计并实现了一种基于 MATLAB 的 HSV 颜色特征杂草图像识别系统。
目标跟踪：在动态视频中“锁定”你
maqh_csdn的博客
12-29 894
目标跟踪不是每一帧独立的“判断题”，而是跨越时间的“连续推理” 。它通过运动预测与外观记忆对抗遮挡与形变，在混乱的动态世界中实现目标的“身份锁定”，完成从静态识别到时序关联的认知进化。
计算机视觉Transformer-2 目标检测
oldsummer
12-28 1082
本文系统介绍了基于Transformer的目标检测模型发展历程。首先分析DETR如何通过集合预测思想替代传统CNN检测方法，详细解析其Encoder特征编码和Decoder目标解码机制，以及匈牙利算法实现的损失计算。随后探讨Deformable DETR的两大改进：可分离注意力机制降低计算复杂度，多尺度特征融合提升小目标检测效果。最后介绍RT-DETR的创新设计，包括两阶段查询机制、高层特征注意力计算和多尺度特征融合模块。这些工作展现了Transformer在目标检测领域的优势与发展方向。
物流场景中的人员与设备目标检测-YOLOV8无NMS改进方案详解
qwerasda123852的博客
12-28 792
本文提出了一种针对物流场景的YOLOV8无NMS改进方案。针对传统YOLOV8在高密度目标检测中的局限性，该方案通过改进检测头结构、引入分阶段置信度计算和自适应锚框机制，实现了无需NMS步骤的高效目标检测。核心创新包括：1)多阶段特征融合逐步细化检测结果；2)改进的置信度排序机制，使输出结果自动满足排序要求；3)针对物流场景优化的自适应锚框机制。实验表明，该方法在保持检测精度的同时显著提升了实时性能，特别适合物流环境中密集人员和设备的检测需求。
关于Fast R-CNN中提到“共享卷积计算”和“空间金字塔池化”这两个紧密相连、推动目标检测发展的核心概念——解决R-CNN致命问题的钥匙
最新发布
qq_55433305的博客
01-01 762
正是“共享卷积计算”与“RoI池化”的完美结合，才使得Fast R-CNN能够：极高效地生成图像特征（一次前向传播）。极灵活地处理任意数量和尺寸的候选区域。最终实现端到端的联合训练，在速度和精度上全面超越了R-CNN，奠定了现代目标检测的基石。
目标检测训练常见问题排查清单
人工智能全栈工程师 | 智能算法研发与实战落地​专注于人工智能算法研究、代码实现与工程落地，提供从模型设计到部署应用的全流程解决方案。
12-31 776
目标检测训练常见问题排查清单涵盖精度、速度和部署三大类问题。精度问题包括过拟合（数据不足/增强不够）、欠拟合（学习率低/模型简单）、小目标检测差（特征丢失/锚框不匹配）和正负样本不平衡（少数类检测差），解决方案涉及数据增强、模型调整和损失优化。速度问题主要是训练慢（batch size小/加载慢）和推理慢（模型复杂/输入过大），可通过增大batch size、混合精度训练和模型轻量化优化。部署问题包括导出报错（算子不支持/版本冲突）和量化精度下降（校准集不足），需替换算子、固定输入尺寸和优化量化策略。适用于
DETR（DEtection TRansformer）——基于Transformer的目标检测范式革命与演进
无能狂怒博客
12-30 773
DETR范式：目标检测的革命性突破 本文系统梳理了DETR及其衍生模型的发展历程和技术演进。传统CNN检测器依赖锚框和NMS等手工设计组件，而DETR创新性地将目标检测重构为集合预测问题，利用Transformer的全局建模能力实现端到端检测。文章详细分析了原始DETR的架构特点及其收敛慢、小目标检测差等局限，并重点介绍了Deformable DETR、DAB-DETR、DN-DETR等改进方案，以及挑战YOLO实时地位的RT-DETR。研究显示，经过优化的DETR模型在保持精度的同时显著提升了速度，在复杂
CitDet: A Benchmark Dataset for Citrus Fruit Detection论文复现‘
06-20
### 关于复现 CitDet 数据集的实验方法和资源 CitDet 数据集是一个专门用于柑橘类水果检测的基准数据集。为了成功复现论文中的实验，需要从以下几个方面入手：获取数据集、理解论文方法、准备代码环境以及验证结果。 #### 1. 数据集获取 首先需要确保能够访问 CitDet 数据集。通常情况下，论文中会提供数据集下载链接或说明如何申请数据集。如果论文中未明确提及，可以尝试以下方法： - 检查论文附录或补充材料是否有数据集下载链接。 - 访问论文作者提供的项目主页或 GitHub 仓库。 - 如果数据集需要申请，可以通过邮件联系论文作者请求访问权限。 对于 CitDet 数据集，假设其为公开可用，应遵循论文中的描述进行下载和解压[^1]。 #### 2. 理解论文方法 在复现实验之前，需深入理解论文中提出的方法。以下是可能涉及的关键步骤： - **数据预处理**：了解数据集格式（如标注文件的格式是否为 COCO 或 Pascal VOC），并根据模型需求进行转换。 - **模型架构**：确定论文中使用的具体检测算法（如 Faster R-CNN、YOLO 或 SSD）。 - **训练流程**：明确超参数设置（学习率、批次大小等）、损失函数选择及优化器配置。 例如，若论文使用了 Faster R-CNN，则需熟悉其 backbone 网络（如 ResNet 或 MobileNet）的选择与配置[^2]。 #### 3. 准备代码环境 为了复现实验，需搭建合适的开发环境。以下是推荐的步骤： - **安装依赖库**：根据论文代码库的要求安装必要的 Python 库，如 PyTorch、TensorFlow 或 Detectron2。 - **配置 GPU 环境**：如果论文中提到使用 GPU 加速训练，则需确保本地环境支持 CUDA 和 cuDNN。 - **加载预训练模型**：部分检测任务会基于预训练模型（如 ImageNet 上的权重）进行微调，需下载对应权重文件。 以下是一个基于 PyTorch 的 Faster R-CNN 模型初始化示例： ```python import torch from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn # 初始化 Faster R-CNN 模型 model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) # 替换分类头以适配 CitDet 数据集类别数 num_classes = 2 # 假设包含背景类 in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features model.roi_heads.box_predictor = torch.nn.Linear(in_features, num_classes) ``` #### 4. 验证实验结果 完成上述步骤后，可通过以下方式验证实验结果： - **训练日志分析**：检查损失值、mAP（平均精度均值）等指标的变化趋势。 - **测试集评估**：在独立测试集上运行模型，计算最终性能指标并与论文结果对比。 - **可视化结果**：生成检测框图像以直观评估模型表现。 #### 注意事项 - 如果论文未提供完整代码，可参考类似任务的开源实现（如 Detectron2 或 MMDetection）。 - 确保实验环境与论文描述一致，包括硬件配置和软件版本。 --- ###
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

二苏旧局吖

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值