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#106
summarized by : 加藤義道
どんな論文か？
Deepfake検出モデルが画像のアーティファクト特徴をどう学習するのかを解釈するための研究. Deepfake検出モデルは, ソース・ターゲット特徴と関連のないアーティファクト特徴に基づいて本物と偽物を判別しており, 画像マッチングを通じて学習されたアーティファクトの視覚的概念は動画圧縮に対して脆弱であることを示した. さらに, 圧縮に対するモデルの頑健性を高めるための手法を提案.
新規性
画像マッチングの観点から, Deepfake検出モデルが学習している特徴量を解釈している. さらに, 学習された視覚的概念が動画圧縮に対し脆弱であることを示し, 改善策を提案した.
結果
FaceForensics++に対して検出モデルが学習した特徴量を分析し仮説を検証. 提案手法は, 高い圧縮率（c40）の時に優れた検出性能を達成.
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/megvii-research/FST-Matching
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