딥페이크 변조 영상 탐지 AI 경진대회

알고리즘 | 이미지 | 분류 | 영상 | Accuracy

  • moneyIcon Prize : 1,000만원
  • 571명 마감

1.배경

안녕하세요 여러분!🙌 딥페이크 변조 영상 탐지 AI 경진대회에 오신 것을 환영합니다.


최근 딥페이크 변조 영상이 대중의 화제를 일으키고, 각종 AI 기반 얼굴 합성/변조 기술이 다양한 분야에서 관심을 받으면서 해당 영상 탐지에 대한 필요성이 대두되었습니다. 변조/합성 분야가 상대적으로 높은 관심을 받으면서 활발히 연구되는 반면, 변조/합성 탐지 연구는 상대적으로 적은 관심을 받고 있습니다.


본 대회에서는 “AI hub 데이터 구축사업”의 일환으로써 “딥페이크 변조 영상 탐지”를 목적으로 합니다. 기존 변조/합성 탐지 연구 레퍼런스 데이터가 서양인 위주로 구성되고, 적은 데이터 양을 가지며, 탐지 방해 요소를 고려하지 않고 제작된 점 등의 문제점 해결하는 데이터를 제안함으로써 “AI hub 데이터 구축사업“ 홍보 및 데이터 사용 활성화를 목적으로 합니다.



2.목적

딥페이크 변조 영상 탐지

다양한 딥페이크 변조 영상 탐지 모델 발굴



3.주최/주관

  • 주최: 서울대학교 AI 연구원, 인공지능 연구실(DSAIL), 머니브레인
  • 주관: 데이콘
  • 후원: 한국정보화진흥원(NIA)


4.참가자 대상

일반인, 학생 등 누구나





참고문헌

FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images, ICCV 2019.

Celeb-DF: A Large-scale Challenging Dataset for DeepFace Forensics, CVPR 2020.

 

Main Event Schedule

  1. 10.19

    대회 시작

  2. 10.27

    TEST데이터 공개

  3. 11.19

    팀 병합 마감

  4. 11.19

    대회마감

  5. 11.20

    코드 제출 시작

  1. 11.22

    코드 제출 마감

  2. 11.23

    내부 평가 시작

  3. 11.29

    순위 발표

  4. 11.30

    시상식

1.배경

안녕하세요 여러분!🙌 딥페이크 변조 영상 탐지 AI 경진대회에 오신 것을 환영합니다.


최근 딥페이크 변조 영상이 대중의 화제를 일으키고, 각종 AI 기반 얼굴 합성/변조 기술이 다양한 분야에서 관심을 받으면서 해당 영상 탐지에 대한 필요성이 대두되었습니다. 변조/합성 분야가 상대적으로 높은 관심을 받으면서 활발히 연구되는 반면, 변조/합성 탐지 연구는 상대적으로 적은 관심을 받고 있습니다.


본 대회에서는 “AI hub 데이터 구축사업”의 일환으로써 “딥페이크 변조 영상 탐지”를 목적으로 합니다. 기존 변조/합성 탐지 연구 레퍼런스 데이터가 서양인 위주로 구성되고, 적은 데이터 양을 가지며, 탐지 방해 요소를 고려하지 않고 제작된 점 등의 문제점 해결하는 데이터를 제안함으로써 “AI hub 데이터 구축사업“ 홍보 및 데이터 사용 활성화를 목적으로 합니다.



2.목적

딥페이크 변조 영상 탐지

다양한 딥페이크 변조 영상 탐지 모델 발굴



3.주최/주관

  • 주최: 서울대학교 AI 연구원, 인공지능 연구실(DSAIL), 머니브레인
  • 주관: 데이콘
  • 후원: 한국정보화진흥원(NIA)


4.참가자 대상

일반인, 학생 등 누구나





참고문헌

FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images, ICCV 2019.

Celeb-DF: A Large-scale Challenging Dataset for DeepFace Forensics, CVPR 2020.

 

Main Event Schedule

  1. 10.19

    대회 시작
  2. 10.27

    TEST데이터 공개
  3. 11.19

    팀 병합 마감
  4. 11.19

    대회마감
  5. 11.20

    코드 제출 시작
  6. 11.22

    코드 제출 마감
  7. 11.23

    내부 평가 시작
  8. 11.29

    순위 발표
  9. 11.30

    시상식