EDFM: An enhanced dual-branch fusion model for face deepfake detection
Notice bibliographique
Résumé
Face deepfake technology brings serious security risks such as privacy leakage, false information dissemination, and network fraud, which need to be widely concerned and prevented.In recent years, many detection methods were proposed, among which enhancing the robustness and generalization ability of the model has always been an important topic.In this paper, we propose a novel enhanced dual-branch fusion model to improve the robustness and generalization ability of CNN-based face deepfake detector.Our method begins by enhancing the RGB high-frequency noise in the face image to extract its abnormal features, and then performs preservation fusion.Specifically, we use a deep separable convolution module to improve the model performance when extracting image features.When extracting noise features, we use a selective kernel module to adaptively extract more representative noise features by dynamically adjusting the convolution kernel.In addition, we specially design a multi-scale channel spatial attention fusion module to effectively fuse the feature information of each part, thereby reducing model overfitting and enhancing the robustness and generalization ability of the model.Finally, through comprehensive evaluation on several benchmark datasets, it is confirmed that our method has significantly improved robustness and generalization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».