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天池大数据比赛 伪造人脸攻击图像区分检测

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FakeFaceDetect

天池大数据比赛 伪造人脸攻击图像区分检测

Model

考虑到人脸在数据集分布在原始图像上偏离中间50%-60%范围对超像素图片切分为3*3,再使用dense121做特征提取,最后合并结果对结果使用自注意力进行全连接层分类

Dataset

为了降低模型对高分辨率的依赖,我们对数据进行线性插值2次resize,以均匀分布概率分别resize到32 64 128 256 大小再还原到原始尺寸。

Result

在测试集上获取了97%的准确率 在天池排行榜上排名60名

About

天池大数据比赛 伪造人脸攻击图像区分检测


Languages

Language:Jupyter Notebook 98.0%Language:Python 1.9%Language:TeX 0.1%