Refinando características de atención localizadas con relaciones multi-escala para una detección mejorada de deepfakes en el dominio espacial-frecuencia
Autores: Gao, Yuan; Zhang, Yu; Zeng, Ping; Ma, Yingjie
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Refinando características de atención localizadas con relaciones multi-escala para una detección mejorada de deepfakes en el dominio espacial-frecuencia
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Avance
Aprendizaje profundo
Tecnologías deepfake
Marco de detección
Modelos de clasificación CNN
Conjunto de datos FaceForensics++
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
El rápido avance del aprendizaje profundo y los modelos de IA a gran escala ha simplificado la creación y manipulación de tecnologías deepfake, que generan, editan y reemplazan rostros en imágenes y videos.
Descripción
El rápido avance del aprendizaje profundo y los modelos de IA a gran escala ha simplificado la creación y manipulación de tecnologías deepfake, que generan, editan y reemplazan rostros en imágenes y videos.