arXiv cs.CV· Artem Filippov, Aleksandr Gushchin, Kirill Koltsov, Dmitriy Vatolin, Anastasia Antsiferova·· 4 小时前AI 评分21
MSU 团队在 Explainable Deepfake Detection Challenge 2026 的方案：基于 Artifact Evidence Map 的可解释深度伪造检测
MSU Team at the Explainable Deepfake Detection Challenge 2026: Grounded Artifact Evidence for Deepfake Detection
AI 导读
MSU 团队在 Explainable Deepfake Detection Challenge 2026 的 XPlainVerse 数据集上提出模块化检测与解释方案，在完整测试集上取得 0.9349 检测准确率、0.5571 解释分数和 0.7456 最终挑战分数。
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