L'ensemble de données contient plus de 363 clips originaux mettant en vedette 28 acteurs jouant dans 16 scènes différentes. Ces vidéos de haute qualité fournissent une base solide pour la formation des modèles sur du contenu réel.

En plus des données originales, l'ensemble de données contient également plus de 3 000 vidéos traitées générées à l'aide de la méthode DeepFakes. Ces vidéos manipulées sont essentielles pour former les modèles à détecter avec précision le contenu falsifié.

Contexte du jeu de données

L'ensemble de données de détection Deepfake est conçu spécifiquement pour la tâche de détection Deepfake et fournit une collection complète de séquences vidéo qui peuvent être utilisées pour former et évaluer des modèles d'apprentissage en profondeur pour identifier les médias manipulés. Il a été téléchargé à partir du serveur officiel FaceForensics, spécialisé dans la fourniture d'ensembles de données de haute qualité pour la détection de manipulation de visage.

L’inspiration principale de cet ensemble de données est de remédier à la disponibilité insuffisante des ensembles de données vidéo brutes nécessaires à la détection des deepfakes. La plupart des ensembles de données existants se concentrent sur les opérations basées sur l’image. Il existe donc un besoin urgent d’ensembles de données vidéo accessibles pouvant être utilisés pour la formation et l’évaluation des modèles. Cet ensemble de données comble cette lacune en fournissant une grande quantité de contenu vidéo original et manipulé.

Cas d'utilisation

L'ensemble de données de détection Deepfake convient à :

• Formation de modèles d'apprentissage profond pour détecter les vidéos deepfake.
• Évaluation des performances des algorithmes de détection de deepfake existants.
• Rechercher et développer de nouvelles techniques dans le domaine de la détection de manipulations basées sur la vidéo.