dfdc_deepfake_challenge:DFDC挑战的获奖解决方案 源码

@selimsef的DeepFake检测(DFDC)解决方案 挑战详情: 伪造检测文章 解决方案说明 通常,解决方案基于逐帧分类方法。在公共排行榜上,其他复杂的事情效果不佳。 面子检测器 由于内核时间限制,选择了MTCNN检测器。最好使用S3FD检测器,因为它更加精确和健壮,但是开源Pytorch实现没有许可证。 根据视频分辨率为每个视频计算面部检测器的输入大小。 宽边小于300像素的视频放大2倍 对于宽边在300到1000之间的视频,无法重新缩放 宽边> 1000像素的视频为0.5倍缩放 宽边大于1900像素的视频的0.33倍缩放比例 输入尺寸 当我发现EfficientNets大大胜过其他编码器时,在解决方案中只使用了它们。当我开始使用B4时,我决定为该网络使用“本机”大小(380x380)。由于内存消耗大,即使对于B7编码器,我也没有增加输入大小。 利润 当我生成用于训练的作物时,我