Deepfake攻防挑战赛：图像赛题 baseline

主要观点总结

本文介绍了一个关于深度伪造技术（Deepfake）检测的图像赛题，包括赛题背景、任务、数据集、评价指标、奖励、赛程和baseline等信息。

关键观点总结

关键观点1: 赛题背景

随着人工智能技术的迅猛发展，深度伪造技术（Deepfake）对数字安全构成了前所未有的挑战。赛题旨在检测人脸图像是否为Deepfake图像，并输出其为Deepfake图像的概率评分。

关键观点2: 赛题任务

比赛任务是判断一张人脸图像是否为Deepfake图像，并输出其概率评分。参赛者需要开发和优化检测模型，以提升Deepfake图像检测的准确性和鲁棒性。

关键观点3: 数据集介绍

比赛分为训练集、验证集和测试集。第一阶段使用训练集来训练模型，验证集用于模型调优；第二阶段提交测试集的预测评分文件；第三阶段则提交代码docker和技术报告。

关键观点4: 评价指标

比赛的性能评估主要使用ROC曲线下的AUC作为指标。若AUC指标不能区分排名，则使用TPR@FPR=1E-3作为辅助参考。

关键观点5: 赛题奖励

比赛设置了一百万美元的奖金池，音视频赛道冠军可获得三十万美元奖金。

关键观点6: 赛程安排

比赛从六月启动，经过注册和队伍验证、模型训练、测试集下载和预测提交、代码和技术报告提交等阶段，最终结果的公布在九月初进行。

关键观点7: 赛题baseline

提供了一个基于resnet18模型的baseline方案，包括模型定义、数据加载、训练与验证过程、性能评估和结果提交。详细描述了模型训练步骤、数据增强技术等内容。

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