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基於Transformers和高頻特徵的通用深度偽造檢測 = = Tra...

蔡汶同

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博客來

基於Transformers和高頻特徵的通用深度偽造檢測 = = Transformers-based generalized deepfake detection with high-frequency features /

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:	基於Transformers和高頻特徵的通用深度偽造檢測 =/ 蔡汶同撰
其他題名:	Transformers-based generalized deepfake detection with high-frequency features /
其他題名:	Transformers-based generalized deepfake detection with high-frequency features
作者:	蔡汶同
其他作者:	張意政
出版者:	花蓮縣 :國立東華大學資訊工程學系資工組, : 2024,
面頁冊數:	55面 :圖,表 ;30公分
附註:	校內電子全文開放日期:2026/09/24
標題:	泛化深偽偵測 -
電子資源:	http://134.208.29.108/cgi-bin/gs32/gsweb.cgi?o=dstdcdr&s=G0611121204.id&searchmode=basic電子全文(依作者授權而定)

基於Transformers和高頻特徵的通用深度偽造檢測 = = Transformers-based generalized deepfake detection with high-frequency features /
蔡汶同

基於Transformers和高頻特徵的通用深度偽造檢測 =Transformers-based generalized deepfake detection with high-frequency features /Transformers-based generalized deepfake detection with high-frequency features蔡汶同撰 - 花蓮縣 :國立東華大學資訊工程學系資工組, 2024 - 55面 :圖,表 ;30公分

校內電子全文開放日期:2026/09/24

碩士論文--國立東華大學資訊工程學系資工組, 2024

含參考書目Subjects--Topical Terms:

3743108
泛化深偽偵測

基於Transformers和高頻特徵的通用深度偽造檢測 = = Transformers-based generalized deepfake detection with high-frequency features /
LDR:01074nam a2200241 4500 001 2383290
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245 1 0 $a 基於Transformers和高頻特徵的通用深度偽造檢測 = $b Transformers-based generalized deepfake detection with high-frequency features / $c 蔡汶同撰
246 3 1 $a Transformers-based generalized deepfake detection with high-frequency features
260 # $a 花蓮縣 : $b 國立東華大學資訊工程學系資工組, $c 2024
300 $a 55面 : $b 圖,表 ; $c 30公分
500 $a 校內電子全文開放日期:2026/09/24
500 $a 校外電子全文開放日期:2026/09/24
500 $a 國圖全文開放日期:2026/09/24
500 $a 畢業學年度: 112
500 $a 指導教授: 張意政
502 $a 碩士論文--國立東華大學資訊工程學系資工組, 2024
504 $a 含參考書目
650 # 7 $a 泛化深偽偵測 $2 lcstt $3 3743108
650 # 7 $a 多尺度網路 $2 lcstt $3 3743109
650 # 7 $a 交叉注意力 $2 lcstt $3 3743110
650 # 7 $a generalization deepfake detection $2 lcstt $3 3743111
650 # 7 $a cross-attention $2 lcstt $3 3743113
650 # 7 $a multi-scale network $2 lcstt $3 3743112
700 1 # $a 張意政 $e 指導 $3 3070853
700 1 # $a Chang, I-Cheng $e 指導 $3 3195598
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