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论文阅读笔记—— Multi-attentional Deepfake Detection

文章目录

  • Multi-attentional Deepfake Detection
  • 背景
  • 创新
  • 贡献
  • 方法
    • 注意图正则化的区域独立性损失
    • 注意力引导的数据增强
  • 实验

Multi-attentional Deepfake Detection

  • 来源：CVPR 2021
  • 作者：Hanqing Zhao1 Wenbo Zhou1,† Dongdong Chen2 Tianyi Wei1 Weiming Zhang1,† Nenghai Yu1
  • 单位：University of Science and Technology of China1 Microsoft Cloud AI2
  • 邮箱：{zhq2015@mail, welbeckz@, bestwty@mail, zhangwm@, ynh@}.ustc.edu.cn
    [email protected]
  • 论文原地址：Multi-attentional Deepfake Detection

背景

DF大多二分类
人们提出了各种人脸伪造方法[19、41、21、31、32、44、28、38]。
为了降低风险，已经提出了许多深度伪造检测方法[

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    Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
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  • KMP算法详解 hm4123660 数据结构C++算法字符串KMP
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    cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &amp;bin/storm supervisor &amp;bin/storm ui &amp;Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
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