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#546
summarized by : Akihiro FUJII
どんな論文か？
Deep Fake検出では、顔の限られた領域にしか注目せず過適合している。そこで、重要な領域を隠すような変換を学習中にかけることで他の部分にも注目させる手法を提案。従来の手法に付け加えて実装が可能であり、さまざまなモデル、データセットで精度の向上を確認した
新規性
顔の限られた領域にしか注目せず過適合しているという観点から、モデルがは何段根拠にしている部分をあえて隠し、それ以外の領域でもDeep Fake検出ができるようにモデルを促す手法を提案した。
結果
DFFDとCeleb-DFでSOTA性能を達成。また、狙い通り、モデルの注目領域が顔の全域に広がっていることを確認した(Fig.7)。
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/crywang/RFM
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