Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 12 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: Accepted at Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2025
توضیحات به فارسی
ارسال شده 12 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد. ، نظرات: در کنفرانس زمستانی در مورد برنامه های دید رایانه (WACV) 2025 پذیرفته شده است
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Generative models can create entirely new images, but they can also partially modify real images in ways that are undetectable to the human eye. In this paper, we address the challenge of automatically detecting such local manipulations. One of the most pressing problems in deepfake detection remains the ability of models to generalize to different classes of generators. In the case of fully manipulated images, representations extracted from large self-supervised models (such as CLIP) provide a promising direction towards more robust detectors. Here, we introduce DeCLIP, a first attempt to leverage such large pretrained features for detecting local manipulations. We show that, when combined with a reasonably large convolutional decoder, pretrained self-supervised representations are able to perform localization and improve generalization capabilities over existing methods. Unlike previous work, our approach is able to perform localization on the challenging case of latent diffusion models, where the entire image is affected by the fingerprint of the generator. Moreover, we observe that this type of data, which combines local semantic information with a global fingerprint, provides more stable generalization than other categories of generative methods.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل های تولیدی می توانند تصاویر کاملاً جدیدی ایجاد کنند ، اما آنها همچنین می توانند تا حدی تصاویر واقعی را به روش هایی که برای چشم انسان قابل کشف نیستند اصلاح کنند.در این مقاله ، ما به چالش تشخیص خودکار چنین دستکاری های محلی می پردازیم.یکی از مهمترین مشکلات در تشخیص عمیق ، توانایی مدل ها برای تعمیم در کلاس های مختلف ژنراتورها است.در مورد تصاویر کاملاً دستکاری شده ، بازنمایی های استخراج شده از مدلهای بزرگ خود تحت نظارت (مانند کلیپ) جهت امیدوارکننده ای را به سمت ردیاب های قوی تر ارائه می دهند.در اینجا ، ما Declip را معرفی می کنیم ، اولین تلاش برای استفاده از چنین ویژگی های بزرگ پیش ساخته برای تشخیص دستکاری های محلی.ما نشان می دهیم که ، هنگامی که با یک رمزگذار حلقوی معقول و منطقی ترکیب می شود ، بازنمایی های خود تحت نظارت می توانند بومی سازی را انجام دهند و قابلیت های تعمیم را نسبت به روشهای موجود بهبود بخشند.بر خلاف کار قبلی ، رویکرد ما قادر به انجام بومی سازی در مورد چالش برانگیز مدل های انتشار نهفته است ، جایی که کل تصویر تحت تأثیر اثر انگشت ژنراتور قرار دارد.علاوه بر این ، ما مشاهده می کنیم که این نوع داده ها ، که اطلاعات معنایی محلی را با اثر انگشت جهانی ترکیب می کند ، تعمیم پایدار تر از سایر دسته های روش های تولیدی را فراهم می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
