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#162
summarized by : Akihiro FUJII
どんな論文か？
Deep Fake検出は、全体に注目するよりも複数の局所特徴から判断できるという考えより、異なる箇所に注目する複数のAttention Mapを用いた検出方法を提案。複数のデータセットで効果を確認した。
新規性
複数のAttentionに一貫して異なる注目部位をもたせるためのRIL損失と、ランダムにAttentionマップをぼやけさせるAGDAを提案した。それらのおかげで、それぞれのAttentionが、画像に一貫して同じ役割（e.g. 頬に注目）をもち、役割を分担している(１つは頬、もう一つは顎に注目等)。
結果
複数のDeep Fake検知データセットで効果を確認した。
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/yoctta/multiple-attention
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