数据预处理

[wym-dlone]

您好，我想请问一下有数据预处理的代码吗，或者可以麻烦提供一下预处理后数据的存储的结构吗，非常感谢！

[zimyang]

您好，数据预处理的代码在detect_from_video.py.

预处理后数据存储的结构: data.json --video name 1 ----list (数据类型: List. 视频帧的文件名) ----label (数据类型: int. 真实:0. 伪造:1) --video name 2

[wym-dlone]

好的，非常感谢您的帮助！

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "zimyang/MaskRelation" @.>; 发送时间: 2023年4月24日(星期一) 下午4:51 @.>; @.@.>; 主题: Re: [zimyang/MaskRelation] 数据预处理 (Issue #1)

您好，数据预处理的代码在detect_from_video.py.

预处理后数据存储的结构: data.json --video name 1 ----list (数据类型: List. 视频帧的文件名) ----label (数据类型: int. 真实:0. 伪造:1) --video name 2

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[zimyang]

好的，非常感谢您的帮助！ … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "zimyang/MaskRelation" @.>; 发送时间: 2023年4月24日(星期一) 下午4:51 @.>; @.@.>; 主题: Re: [zimyang/MaskRelation] 数据预处理 (Issue #1) 您好，数据预处理的代码在detect_from_video.py. 预处理后数据存储的结构: data.json --video name 1 ----list (数据类型: List. 视频帧的文件名) ----label (数据类型: int. 真实:0. 伪造:1) --video name 2 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: @.***>

不客气，希望项目代码对您有帮助 : )

[jtArthur9]

您好，方便提供具体的json文件示例吗？比如用FaceForensics++数据集训练的train.json。我不太确定自己的对不对，非常感谢!

[liruotong123]

@jtArthur9 ，您好，请问您是处理出来了是吗可以放进模型训练，请问能给我提供一份具体的json文件吗，我想看看格式参考一下

[AdaxKK]

@jtArthur9 @liruotong123 您好，请问您有数据处理后的json文件吗？特别需要，跪求

[zimyang]

JSON文件的制作方法： （一）提取视频帧的人脸图像。 参考脚本extract_images.py 和 detect_from_video.py 依次读取每个视频，使用人脸检测器Dlib检测视频帧的人脸区域，裁剪人脸区域并保存为图片，图片按照视频帧的顺序依次命名。每个视频的人脸图片保存在同一文件夹内，以便读取数据。 （二）制作JSON文件。 依次读取文件夹及其人脸图片路径，按文件名升序排序，根据数据库的ground truth获取真伪标签，写入JSON文件。JSON格式如下示例： { key: "ffpp001", value: {'list': ["ffpp001_001.jpg", "ffpp001_002.jpg", "ffpp001_003.jpg"], 'label': 0} }, { key: "ffpp002", value: {'list': ["ffpp002_001.jpg", "ffpp002_002.jpg", "ffpp002_003.jpg"], 'label': 1} }, ...] 笔者在论文提供的邮箱已过期，欢迎大家通过yangziming20[at]mails[dot]ucas.ac.cn联系。感谢大家的支持！

[anbreenkausar]

@zimyang thankyou for your great work! Can you please elaborate how i will create database for real and fake videos. Manually I know which one is fake/Real. Will i add in code for label 0 and label 1. Thanks in advance