Deepfake検出コンペティション入門：ベースラインモデルと改善戦略
コンペティション背景
グローバルDeepfake攻防チャレンジは、人工知能時代におけるデジタルセキュリティの課題に取り組む重要な競技です。近年、ディープラーニング技術の急速な進歩に伴い、Deepfake（ディープフェイク）技術は目覚ましい発展を遂げ、非常にリアルな偽の画像、動画、音声コンテンツを生成できるようになりました。この技術の進歩はクリエイティブなコンテ ...
7月16日 21:48 投稿
深層偽造検出のための音声スペクトログラム分析手法
深層偽造技術の概要
深層偽造（Deepfake）は、特に映像と音声において、人工知能技術を用いて生成された偽造メディアを指します。深層学習アルゴリズム、特に敵対的生成ネットワーク（GAN）を活用し、実データの特徴を学習して新たな迫真的なデータを生成します。
この技術は様々な分野で革新的な可能性を示す一方、悪用による深刻な危険性も存在します。政治的には虚偽 ...
6月21日 00:08 投稿
EfficientNet ファミリーの設計思想と実装詳解
画像認識タスクで精度を向上させる際、従来は「ネットワークを深くする」「チャネルを増やす」「入力画像を大きくする」のいずれかを単独で拡張する手法が主流だった。EfficientNet シリーズは、これら３軸を同時に最適化する「Compound Scaling」を提唱し、精度と計算効率の両立を実現した。
EfficientNet V1：Compound Scaling の理論
問題意識
単軸スケーリングでは、 ...
5月30日 16:34 投稿