DFFD：多样的假脸数据集
Scene：
Person,FaceData Type：
2D Box
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Michigan State University
Michigan State University has been advancing the common good with uncommon will for more than 165 years.
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18.7G
DFFD数据集由多个公开可用的数据集和图像组成，这些数据集和图片使用公开可用的方法进行合成/处理。通过结合真实图像的多个源，我们能够包括真实图像和合成/操纵图像的不同分辨率和图像质量。
Figure 1: Sample images in the DFFD dataset.
evaluation Protocol
我们将DFFD数据集划分为训练（50%）、验证（5%）和测试（45%）分区，同时注意确保一个分区中的标识不会出现在任何其他分区中。在训练时，当我们观察到模型在验证分区上的收敛时，我们冻结模型并在测试分区上进行评估。
Figure 2: The baseline performance on the DFFD dataset.
Acknowledgements
On the Detection of Digital Face Manipulation
Hao Dang*, Feng Liu*, Joel Stehouwer*, Xiaoming Liu, Anil Jain
In Proceeding of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2020), Seattle, WA, Jun. 2020
Bibtex | PDF | arXiv | Project Webpage
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