search

frederickszk / LRNet

Landmark Recurrent Network: An efficient and robust framework for Deepfakes detection
MIT License
93 stars 13 forks source link

demo中的landmarks extraction部分是不是有问题 #22

Open wantaiping opened 1 year ago

wantaiping commented 1 year ago

使用extract_landmarks.py提取后分类结果如下： image 使用原始的数据分类后结果如下： image

frederickszk commented 1 year ago

demo中的landmark_extraction部分目前是最新版的提取流程，而demo里边的模型（tensorflow2.0）是用旧版的提取流程得到的landmark训练的，所以两者可能匹配不上。可以尝试用training文件夹下的pytorch版本模型和参数，那个和最新的提取流程（也是新的数据集里的提取流程）是匹配的。 之前因为一些框架迁移问题，demo中的模型一直没有更新，我最近会更新下。感谢提醒~

smileto1 commented 1 year ago

恕我问一个比较笨的问题，请问，在pytorch的版本中，如何实现单个视频的检测呢？

smileto1 commented 1 year ago

想问一下， 之前旧版本的特征提取是如何进行的呢？

wantaiping commented 1 year ago

恕我问一个比较笨的问题，请问，在pytorch的版本中，如何实现单个视频的检测呢？

运行demo中的extract_landmarks.py得到特征，再运行classify.py(将其中的模型更换为pytorch版本)

smileto1 commented 1 year ago

好的，谢谢

恕我问一个比较笨的问题，请问，在pytorch的版本中，如何实现单个视频的检测呢？

运行demo中的extract_landmarks.py得到特征，再运行 classify.py（将其中的模型更换为pytorch版本）

好的，已经成功了，谢谢