colab

deepFake Detection - 01(주제 선정 및 참고 자료)

이번 학기 중, 프로젝트로 deepFake detection에 대한 모델을 개발, 확장 시키기로 하였다.

딥러닝에 대한 기초 지식이 없는 상태였기 때문에, 관련 자료를 찾아보던 중, FaceForensic++ 라는 논문을 찾게되었고, 이를 참고하여 프로젝트를 진행하기로 하였다.

 

FaceForensic++ 논문 링크 :

openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Rossler_FaceForensics_Learning_to_Detect_Manipulated_Facial_Images_ICCV_2019_paper.pdf

 

FaceForensic++ GitHub 링크:

github.com/ondyari/FaceForensics

 

ondyari/FaceForensics

Github of the FaceForensics dataset. Contribute to ondyari/FaceForensics development by creating an account on GitHub.

github.com

논문을 읽어보면 알겠지만, 여러 가지 모델 중 가장 정확도가 높았던 Xception을 사용하였고, DataSet은 4가지 방식으로 조작된 영상을 포함한다.

FaceForensic++ 에서는 코드도 제공해주고, DataSet도 제공해주기 때문에 이것을 기준으로 진행하기로 결정하였다.