自己教師あり学習を導入したWavelet Vision TransformerによるDeepfake検出の高精度化

論文情報

高瀬 俊希,山内 悠嗣,“自己教師あり学習を導入したWavelet Vision TransformerによるDeepfake検出の高精度化”,ビジョン技術の実利用ワークショップ,2023.paper

概要

深層学習により画像上の顔の交換や属性・表情を変更するDeepfake が問題となり,Deepfake により生成された画像を検出する研究が活発に行われている.近年,画像認識分野においてVision Transformerベースの手法が優れた性能を発揮することが報告されているが,Deepfake 検出問題においては畳み込みニューラルネットワークベースの手法と比較して性能が低下することが分かっている.そこで,本研究では自己教師あり学習を導入したWavelet Vision Transformer による高精度なDeepfake 検出法を提案す る.Wavelet Vision Transformer は,Deepfake 検出において画像中の重要な高周波成分を捉えることができるモデルである.表現学習の一種である自己教師あり学習と組み合わせることで,Deepfake 画像における加工の痕跡を正確に検知することが可能となり,高精度な検出が期待できる.

ポスター

Bibtex Reference

@inproceedings{高瀬2023, 
  author = {高瀬 俊希 and 山内 悠嗣},
  title = {自己教師あり学習を導入したWavelet Vision TransformerによるDeepfake検出の高精度化”}},
  booktitle ={ビジョン技術の実利用ワークショップ},
  year = {2023},
}