深度伪造图像检测数据集_Deepfake_Image_Detection_Dataset
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, 二分类, 机器学习, 图像分类, 模型训练, DFWILD
数据概述：
该数据集包含用于深度伪造图像检测的图像数据，记录了真实图像和伪造图像的样本。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但属于通用深度伪造图像，不限定特定地域。
数据维度：
image_path：图像文件路径；
label：图像标签，1代表真实图像，0代表伪造图像；
train_val_test：图像所属的训练集、验证集或测试集；
split：数据划分的编号。
数据格式：CSV格式，文件名为image_paths_dataframe.csv，记录了图像路径和标签信息；还包含多个.png图像文件和.pth模型文件。
来源信息：数据来源于DFWILD数据集，并结合了模型训练的相关文件。
该数据集适合用于深度伪造图像检测、图像分类等任务。
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、人工智能领域的学术研究，如深度伪造检测算法的开发与评估、图像识别模型的性能优化等。
行业应用：为安全行业、社交媒体平台提供数据支持，尤其适用于虚假信息识别、内容审核等应用。
决策支持：支持企业和机构在信息安全、内容监管方面的决策制定。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解深度伪造技术和图像分类方法。
此数据集特别适合用于训练和评估深度伪造检测模型，探索图像特征与真实性的关联，帮助用户提升对虚假信息的辨识能力。
