多注意力深度伪造检测

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摘要 深度伪造的面部伪造在互联网上广泛传播，引起了严重的社会问题。  最近，如何检测这种伪造内容已成为一个热门研究课题，许多深度伪造检测方法被提出。  其中大多数将深度伪造检测建模为一个普通的二元分类问题，即首先使用一个主干网络提取一个全局特征，然后将其输入到一个二元分类器（真/假）中。  但是由于此任务中真实图像和假图像之间的差异通常是微妙且局部的，我们认为这种简单的解决方案并非最佳选择。  在本文中，我们改而将深度伪造检测表述为一个细粒度的分类问题，并提出一个新的多注意力深度伪造检测网络。  具体来说，它包括三个关键部分：1）多个空间注意力头，使网络能够关注不同的局部区域；2）纹理特征增强块，放大浅层特征中的细微伪影；3）在注意力图的引导下聚合低级纹理特征和高级语义特征 ………………………………