Sherry Wangs
Sherry Wangs

MoE-FFD：Mixture of Experts for Generalized and Parameter-Efficient Face Forgery Detection

  • 来源：2024 arXiv（submitted TDSC，CCF-A）
  • 作者：Chenqi Kong1, Anwei Luo2, Peijun Bao1, Yi Yu1, Haoliang Li3, Zengwei Zheng4, Shiqi Wang3 and Alex C. Kot1
  • 单位：1 新加坡南洋理工大学; 2 中山大学; 3 香港城市大学; 4 浙江大学;
  • Paper：https://arxiv.org/pdf/2404.08452
  • Code： https://github.com/LoveSiameseCat/MoE-FFD

目录

  • 研究背景
  • 方法流程
    • 网络结构
      • MoE LoRA Layer
      • MoE Adapter Layer
      • Gating Network
    • 损失函数
  • 实验结果
    • 跨数据集评估
    • 交叉操纵方式评估
    • 对现实世界扰动的鲁棒性评估
    • 消融实验——各模块的有效性
    • 消融实验——不同backbone的有效性
    • MoE Learning Scheme的影响
    • MoE v.s. Multi-Experts.
    • MoE loss 的有效性
    • 可视化效果
  • 知识扩展
    • Parameter Efficient Fine-Tuning（PEFT，参数高效微调）
      • LoRA：Low-Rank Adaptation（低秩适配）
    • Mixture of Experts (MoE，混合专家)

研究背景

  • Deepfakes最近在公众中引发了重大的信任问题和安全问题。与CNN人脸伪造检测器相比，基于ViT的方法利用了Transformers的表现力，实现了卓越的检测性能。然而，这些方法仍然表现出以下局限性：

​ （1）从ImageNet权重完全微调基于ViT的模型需要大量的计算和存储资源

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