테스트 데이터 라벨링 질문이 있습니다

HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 하반기 헥토 채용 AI 경진대회

디모

2026.01.05 13:54 864 조회

테스트 데이터 라벨링 기준이 궁금합니다

딥페이크 탐지 대회이기 때문에 얼굴 스왑인 경우에 딥페이크로 라벨링되어있을까요?

단순히 생성된 이미지인경우 진짜 이미지로 간주되고 있는걸까요?

제공되는 학습 데이터가 없으므로 테스트 데이터를 사용하지 않으면 분포를 알수도 없고 라벨링 기준을 알수가없을것같습니다

댓글 3개

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DACON.GM

2026.01.05 14:10

본 대회 데이터는 딥페이크 탐지를 목적으로 구성되어 있으며, 판단 대상은 얼굴 영역을 중심으로 한 변조 여부입니다.
얼굴과 무관한 단순 생성 이미지나 일반적인 이미지 합성 여부를 구분하는 문제가 아닙니다.
또한 테스트 데이터 분석을 통해 기준을 추정하기보다는, 일반적인 얼굴 기반 딥페이크 탐지 문제로 이해하고 모델을 설계하시기바랍니다.

한승연

2026.01.08 21:15

학습데이터 구축 과정에서 위 글과 비슷한 지점에서 문의사항이 있어 답글로 문의드립니다.
얼굴영역 변조 여부를 딥페이크 여부로 간주한다면, GAN기반의 모델(ESRGAN, GFPGAN 등)을 활용한 화질 개선(업스케일링)도 얼굴영역 변조로 간주되어 fake로 분류해야하는건가요? 원본이미지의 인물 정체성에 변동이 없으니 real으로 간주해야 하는걸까요?

디모

2026.01.16 16:09

저도 궁금합니다 변조 여부이면 단순 얼굴 생성된 결과물은 리얼로 봐야하나요 페이크로 봐야하나요

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