源码地址 📄 用于人脸伪造检测的端到端重建分类学习 
介绍
此代码库是 CVPR 2022 中提出的用于人脸伪造检测的端到端重构-分类学习的实现。在论文中，我们提出了一种名为RECCE 的新型重构-分类学习框架，用于检测人脸伪造。代码基于 Pytorch。。 

简而言之，我们仅对真实图像训练一个重建网络，并使用编码器的潜在特征输出进行二分类。由于真实人脸与伪造人脸之间的数据分布存在差异，伪造人脸的重建差异明显，并能指示出可能被伪造的区域。 
基本要求
请确保您已经安装了以下软件包。 


Pytorch 1.7.1 


Torchvision 0.8.2 


albumentations1.0.3 


Timm 0.3.4 


TensorboardX 2.1 


Scipy 1.5.2 


PyYaml 5.3.1 


在此之前需要进行训练,和数据集的准备
数据集准备
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