Модуль обнаружения и анализа сгенерированных изображений
Выполнили: Беликов Даниил Максимович, Зарембо Михаил Михайлович, Шахмин Павел Романович
Проект «Module for DeepFake Image Identification and Analysis» - это комплексное решение, охватывающее все этапы работы со сгенерированными изображениями: от их создания до интерпретации моделей. Команда разделена на две части: одна занимается сегментацией и интерпретацией, другая – генерацией изображений. Мы используем передовую модель StyleGAN для создания качественных изображений, важных для задач, таких как генерация лиц. Созданные изображения используются для дообучения классификатора ResNet34, что позволяет улучшить точность модели до 99%.
Наш модуль интерпретации и сегментации включает инструменты LRP и Grad-CAM, которые помогают понять, на какие области изображений модель обращает внимание. Сегментация лица по ключевым областям (нос, уши, кожа и т.д.) позволяет выявить, какие части изображения генерируются хуже и играют ключевую роль в принятии решений моделью. Данный продукт будет полезен исследователям в области искусственного интеллекта, разработчикам нейросетей и специалистам по обработке изображений.
Защита проекта
Итоговый отчет
Ссылка на репозиторий на GitHub
Руководитель проекта
Департамент анализа данных и искусственного интеллекта: Ассистент
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.