【BridgingBSDA】Narrowing Domain Gaps With Bridging Samples for Generalized FF Detection

基于桥接样本的广义人脸伪造检测方法
已于 2025-07-14 14:26:10 修改
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分类专栏： 论文阅读笔记DeepFake 文章标签： 人工智能 深度学习 神经网络 计算机视觉
于 2025-05-01 11:44:46 首次发布
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Narrowing Domain Gaps With Bridging Samples for Generalized F Forgery Detection

会议/期刊：IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA 2023
作者：
在这里插入图片描述

背景

随着伪造技术和类型的不断出现，大多数取证方法都存在泛化问题。
现有的广义方法很难检测到具有看不见的假类型的假类。原因是交叉伪造类型之间的分布差距太大。【未见过的伪造技术】

points

提出一种基于桥接跨域对齐的缩小大差距的新的广义框架
框架包括三个关键步骤：预防、弥合和调整分配差距。

首先，在特征挖掘阶段，利用实例归一化（IN）更好地容忍域间隙的能力，我们设计了自适应批处理和实例归一化（ABIN）来代替常用的BN自适应提取特征，以初步防止域间隙。【预防】

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论文阅读-Narrowing Domain Gaps with Bridging Samples for Generalized Face Forgery Detection
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