# 电信诈骗实时深度伪造视频检测算法挑战赛 — Data

来源：https://www.kaggle.com/competitions/deepfake-video-detection-telecom-fraud-real/data

本地 Meta Kaggle 快照；不是本次实时页面。

# Dataset Description

我们发布了本次比赛所需的训练集、验证集与测试集，其中：
# 1. train&val
该文件包含60w条用于训练的数据，以及一份csv标注文件，数据用于训练与评估模型，标注文件用于标注数据真伪。覆盖真实视频与多种深度伪造视频，csv标注文件格式如下（第一列为视频文件名，第二列为标签值，target=0表示为伪造视频，target=1表示该视频为真实视频）：
| video_name | target |
| --- | --- |
| kaggle-video-train-000001.mp4| 1 |
kaggle-video-train-000002.mp4| 0 |
kaggle-video-train-000003.mp4| 1 |
…|  |
#  2. test
该文件中包含近10w条用于测试的数据，以及一份csv文件，数据用于进行测试文件格式如下（不含真伪标签，第一列为视频文件名）：
| video_name |  |
| --- | --- |
|kaggle-video-test-000001.mp4
kaggle-video-test-000002.mp4
kaggle-video-test-000003.mp4
…|  |
# 3. 数据集下载方式
所有视频文件均可通过以下URL下载
链接：https://pan.baidu.com/s/1_Me1j0Q-Bh7DwMJaDA184Q?pwd=gxq3
提取码：gxq3
# 4. 提交说明
如需提交本阶段的模型预测结果，请提交一个csv 预测文件。文件格式如下（第一列为视频文件名，第二列为标签值，target=0表示该视频为伪造视频，target=1表示该视频为真实视频）：
| video_name | target  |
| --- | --- |
|kaggle-video-test-000001.mp4| 1  |
kaggle-video-test-000002.mp4| 0 |
kaggle-video-test-000003.mp4| 0 |
…
 |  |

注意，比赛期间所得分数为公榜分数，比赛结束后一天会公布私榜分数，最终分数以私榜为准
请确保：
文件名与官方提供的测试集文件名完全一致；
所有测试视频均有对应预测分数；
分数范围为0或1，表示视频为Deepfake的真假，其中0为假，1为真。
# 5. 评估指标说明
本次比赛的唯一评估指标为 F1 分数（F1 Score）。
F1 分数是精确率（Precision）与召回率（Recall）的调和平均值，用于综合评估模型在识别真实视频与伪造视频任务中的准确性和覆盖率，尤其适用于类别分布不均衡的场景。
F1 ∈ [0, 1]，数值越大表示模型性能越好；
F1 = 1 表示模型完全正确；
F1 = 0 表示模型完全错误；
在本比赛中，F1 分数越接近 1，说明模型在识别两类视频时的整体表现越优。