https://github.com/huyhoang2001/dfone_v2
version 2 Train Deepfake-Detection DFone
https://github.com/huyhoang2001/dfone_v2
ai cnn colab-notebook deepfake-detection jupyter-notebook training-project
Last synced: 28 days ago
JSON representation
version 2 Train Deepfake-Detection DFone
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/huyhoang2001/dfone_v2
- Owner: huyhoang2001
- Created: 2025-03-24T19:43:22.000Z (about 1 month ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-03-24T20:09:43.000Z (about 1 month ago)
- Last Synced: 2025-03-24T21:23:30.130Z (about 1 month ago)
- Topics: ai, cnn, colab-notebook, deepfake-detection, jupyter-notebook, training-project
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage: https://huggingface.co/spaces/truonghuy/DFone
- Size: 280 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# Roadmap
## **Giới thiệu**
Để phát triển một mô hình huấn luyện phát hiện deepfake dựa trên yêu cầu, tôi đã sử dụng **XceptionNet** (một loại CNN), **TensorFlow**, **OpenCV**, cùng các kỹ thuật như **data augmentation**, **regularization**, **optimizer**, **early stopping**, và một số phương pháp để tăng độ chính xác. Dưới đây là giải pháp hoàn chỉnh với code và giải thích chi tiết.
---
## **Yêu cầu dự án**
- **Dataset**: Sử dụng dataset từ Kaggle với cấu trúc thư mục:
- Thư mục cha gồm: `Real`, `Fake`, `Valuation`.
- Mỗi thư mục cha chứa các thư mục con: `Real` và `Fake`.
- **Mục tiêu**: Phát hiện deepfake (bao gồm các deepfake FaceSwap).
- **Công cụ**:
- **XceptionNet**: Mô hình CNN chính.
- **OpenCV**: Xử lý ảnh.
- **TensorFlow**: Framework huấn luyện mô hình.
- **Kích thước ảnh**: 128x128 pixel.
- **Kỹ thuật**:
- **Data augmentation**: Tăng cường dữ liệu để đa dạng hóa tập huấn luyện.
- **Regularization**: Giảm overfitting.
- **Optimizer**: Sử dụng Adam.
- **Tránh overfitting**: Áp dụng các kỹ thuật kiểm soát quá khớp.
- **Early stopping**: Dừng huấn luyện sau 5 epochs nếu không cải thiện.
- **Lưu mô hình tốt nhất**: Lưu lại trọng số có độ chính xác cao nhất.
- **Hiển thị biểu đồ huấn luyện**: Trực quan hóa quá trình học.
- **Thêm**:
- Gán nhãn hình ảnh trước khi huấn luyện.
- Tăng độ chính xác bằng các phương pháp phù hợp.
---
## **Giả định về cấu trúc dataset**
Tôi giả định dataset có cấu trúc như sau:
- **`Train/Real/`**: Chứa ảnh thật dùng cho huấn luyện.
- **`Train/Fake/`**: Chứa ảnh giả dùng cho huấn luyện.
- **`Valuation/Real/`**: Chứa ảnh thật dùng cho validation.
- **`Valuation/Fake/`**: Chứa ảnh giả dùng cho validation.
**Lưu ý**: Nếu cấu trúc dataset thực tế khác, bạn cần điều chỉnh đường dẫn trong code.
---
## **Giải pháp**
### **1. Công nghệ sử dụng**
- **XceptionNet**: Một kiến trúc CNN mạnh mẽ, pre-trained trên ImageNet, được tinh chỉnh cho phát hiện deepfake.
- **TensorFlow**: Framework chính để xây dựng và huấn luyện mô hình.
- **OpenCV**: Dùng để tiền xử lý ảnh (resize, phát hiện khuôn mặt nếu cần).
### **2. Kỹ thuật áp dụng**
- **Data Augmentation**: Tăng cường dữ liệu với xoay, lật, dịch chuyển để cải thiện khả năng tổng quát hóa.
- **Regularization**: Sử dụng Dropout để giảm overfitting.
- **Optimizer**: Adam được chọn vì tốc độ hội tụ nhanh.
- **Early Stopping**: Dừng sau 5 epochs nếu không cải thiện để tiết kiệm thời gian và tránh lãng phí tài nguyên.
- **Tăng độ chính xác**: Kết hợp trọng số pre-trained và các kỹ thuật tinh chỉnh.
### **3. Code chi tiết**
Code mẫu đã được cung cấp trong phần trước, bao gồm:
- Tiền xử lý dữ liệu với OpenCV.
- Xây dựng mô hình XceptionNet với TensorFlow.
- Huấn luyện với các callback như EarlyStopping và ModelCheckpoint.
- Trực quan hóa kết quả bằng biểu đồ accuracy/loss.
---
## **Hướng dẫn sử dụng**
1. **Chuẩn bị dataset**: Đảm bảo dataset được tổ chức đúng cấu trúc như giả định.
2. **Cài đặt môi trường**: Cài TensorFlow, OpenCV, và các thư viện cần thiết.
3. **Chạy code**: Điều chỉnh đường dẫn dataset và chạy script để huấn luyện mô hình.
4. **Kết quả**: Mô hình tốt nhất sẽ được lưu, kèm biểu đồ huấn luyện để đánh giá.
---