从零入门CV图像竞赛(Deepfake攻防)【Datawhale 2024 年 AI 夏令营第二期】

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作者
筋斗云
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从零入门CV图像竞赛(Deepfake攻防)【Datawhale 2024 年 AI 夏令营第二期】

Part1 Deepfake是什么?

Deepfake是一种使用人工智能技术生成的伪造媒体,特别是视频和音频,它们看起来或听起来非常真实,但实际上是由计算机生成的。这种技术通常涉及到深度学习算法,特别是生成对抗网络(GANs),它们能够学习真实数据的特征,并生成新的、逼真的数据。

深度学习与Deepfake

深度学习是一种强大的机器学习技术,它通过模拟人脑处理信息的方式,使计算机能够从大量数据中自动学习和识别模式。深度学习模型,尤其是卷积神经网络(CNN),能够识别图像和视频中的复杂特征。在Deepfake检测中,模型可以学习识别伪造内容中可能存在的微妙异常。

为了训练有效的Deepfake检测模型,需要构建包含各种Deepfake和真实样本的数据集(本次比赛的数据集就是按照这种方式进行组织)。深度学习模型通过这些数据集学习区分真假内容。
在这里插入图片描述

模型训练的流程如下:

  1. 设置训练模式:通过调用model.train()将模型设置为训练模式。在训练模式下,模型的某些层(如BatchNorm和Dropout)会按照它们在训练期间应有的方式运行。
  2. 遍历数据加载器:使用enumerate(train_loader)遍历train_loader提供的数据批次。input是批次中的图像数据,target是对应的标签。
  3. 数据移动到GPU:通过.cuda(non_blocking=True)将数据和标签移动到GPU上。non_blocking参数设置为True意味着如果数据正在被复制到GPU,此操作会立即返回,不会等待数据传输完成。
  4. 前向传播:通过output = model(input)进行前向传播,计算模型对输入数据的预测。
  5. 计算损失:使用损失函数loss = criterion(output, target)计算预测输出和目标标签之间的差异。
  6. 梯度归零:在每次迭代开始前,通过optimizer.zero_grad()清空(重置)之前的梯度,以防止梯度累积。
  7. 反向传播:调用loss.backward()计算损失相对于模型参数的梯度。
  8. 参数更新:通过optimizer.step()根据计算得到的梯度更新模型的参数。

来自:Task1:了解Deepfake & 初探baseline

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