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Landmark Recurrent Network: An efficient and robust framework for Deepfakes detection

Results 29 LRNet issues
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您好!请问如何将classify.py所用的模型改为pytorch的

您好,想請問現在您提供的FF++ landmark dataset是用什麼方法提取的呢? 我在Paper上是看到使用Dlib,在demo跟calibrator資料夾的readme檔中又有看到使用OpenFace, BlazeFace, RetinaFace幾種方法,因此有點不清楚目前最新版本的dataset是以什麼方法做的,希望您能回覆我,感激不盡!

您好,感谢您提供的详尽说明。 我正在按照您提供的方案尝试生成自定义的数据集的landmark,但是发现通过Openface提取landmark得到csv中的frame数目,和原视频的frame数不匹配。请问您有遇到过这个问题吗?应该如何解决呢。

学长好!看了你的论文后我受益匪浅。请问你能不能提供一下实验中使用的UADFV数据集呢,我从网上没找到下载方法。 如果方便的话,可以将数据集发到[email protected]中;如果不方便的话,请学长帮忙将申请方法告诉我一下。 再次感谢!

十分感谢您的工作!不论是您的论文、代码还是Issues都给了了我很大的帮助和启示! 我想要询问的是,在论文中的Table2提到,研究使用了celeb-df数据集进行测试,里面包括了raw,c23,c40这几种版本的celeb-df数据集进行测试。我下载了raw的celeb-df数据集并提取人脸关键点进行了测试,但在c23,c40的视频压缩方面存在一些困难,您是使用FF++提供的代码进行数据压缩的嘛,还是运用了什么方法?如果方便的话,您能否帮忙提供提取好的celeb-df数据集? 再次感谢,期待您的答复。

使用extract_landmarks.py提取后分类结果如下: ![image](https://user-images.githubusercontent.com/92960104/223057841-137cf285-3dab-4bc7-9b9d-5c059a234a11.png) 使用原始的数据分类后结果如下: ![image](https://user-images.githubusercontent.com/92960104/223058089-076ee12f-31b4-42ad-b142-75d6262ef3c5.png)

For facilitating the training and evaluation of LRNet, we would release the processed landmark datasets gradually.你好请问这个在哪里下载呢

Hello. I don't quite understand how you got LRNet/demo/model_weights/ff/g1.h5/g2.h5 I would like to create my own *.h5 files, but I don't understand how to do it

1. Hello, may I ask, are all the settings mentioned in the paper? In preprocessing step, we adopt Dlib [14] to carry out face and landmark detection (another detector Openface[4]...

请问您在用OpenFace提取landmark的时候是在Windows系统下还是在Ubuntu呢?因为我看到您在之前问题里提到的OpenFace图形界面好像只有windows下能用,在ubuntu下是不是需要下载openface源码再进一步处理呢?