深度伪造检测图像预测数据集DeepfakeDetectionImagePredictionDataset-thnhnguynsd
数据来源：互联网公开数据
标签：深度伪造, 图像识别, 计算机视觉, 机器学习, 二分类, 预测结果, 图像分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自深度伪造检测项目的数据，记录了使用CViT模型对图像进行深度伪造检测的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型预测结果的静态数据集。
地理范围：数据未明确说明图像来源，但通常此类数据集涉及全球范围内的图像。
数据维度：
filename：图像文件名，用于标识图像；
label：模型预测的标签，表示图像为真实（接近0）或伪造（接近1）的概率。
数据格式：包含CSV格式的预测结果文件（cvit_predictions.csv）以及JSON格式的元数据文件（metadata.json），此外还包含大量PNG格式的图像文件，以及其他辅助文件如Python脚本、模型权重文件、视频文件等。
来源信息：数据集来源于深度伪造检测研究项目，其中预测结果由CViT模型生成。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、机器学习和深度学习领域的学术研究，尤其是在深度伪造检测、图像分类、模型评估等方向。
行业应用：可为安全领域、社交媒体平台等提供数据支持，用于开发深度伪造检测系统，提高内容审核的准确性。
决策支持：支持对图像内容真实性的评估，辅助决策者判断图像的可靠性。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解深度伪造检测的流程和方法。
此数据集特别适合用于分析CViT模型的预测性能，探索深度伪造图像的特征，以及优化检测算法，提升检测的准确性和鲁棒性。
