딥페이크 범죄 대응 AI 탐지 모델 경진대회 (Team T1 화이팅)

마감일: 2025년 11월 20일 (목) 오후 5시 현재 1위 점수: 0.9188

👥 팀원

• 최중현 (리더): 모델링 (DINOv2), 전처리 파이프라인, 훼손 데이터셋 구축
• 도정현: 'Fake' 데이터셋 생성 (Kling, Wan AI, ComfyUI 등)
• 김서환: 'Real' 데이터셋 수집 (다양한 인종/연령/성별), 해상도/선명도에 따른 데이터 필터링

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🎯 핵심 전략

1. 모델: DINOv2 백본 파인튜닝 (앙상블 금지 규칙 준수)
2. 데이터: '깨끗한(Clean)' 데이터와 '훼손(Degradation)' 데이터를 혼합하여 학습
   • 훼손 유형 1: 인터넷 전송 (JPEG 압축)
   • 훼손 유형 2: 재 디지털화 (재촬영/스캔 시뮬레이션)
3. 전처리: 베이스라인의 dlib을 YOLOv8-Face로 교체 (속도 및 인종 편향성 개선)

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💻 개발 환경 설정

1. 가상환경 생성 및 활성화

   python -m venv venv
   .\venv\Scripts\activate

2. 필수 라이브러리 설치

   pip install -r requirements.txt

🗂️ 프로젝트 구조

• /baseline: 대회 제출용 코드 (task.ipynb, yolov8n-face.pt 등)
• /dataset_scripts: 데이터셋 구축 및 '훼손' 처리를 위한 스크립트
• /training: DINOv2 모델 파인튜닝을 위한 학습 스크립트
• /data (Git 무시됨): 팀원들이 수집한 로컬 데이터셋 (예: /data/real, /data/fake_clean)
• /models_trained (Git 무시됨): 로컬에서 학습된 모델 가중치