利用流浪学习捕捉面部伪造的模糊异常

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内容提要

本研究提出了一种名为 “偏离学习” 的方法,通过混合高频组件的混合伪造语义(称为异常)进入真实的图像,从而消除了将模型偏向特定语义的偏见,提高了模型的泛化能力和检测公平性。

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