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他让人工智能更懂镜像——,图片翻转，没那么简单,(乘风破浪留学路系列报道),本报 孙亚慧,在2020CVPR(国际计算机视觉与模式识别会议)上，来自美国康奈尔大学四年级的中国留学生林之秋以第一作者身份提交的“Visual Chirality”(视觉手性)论文荣获大会最高级别荣誉“最佳论文”的提名，在全球科学界精英提交的6424篇论文中，仅有26篇获得最佳论文提名，占0.4%，林之秋是本次大会唯一一个还在本科阶段的获奖者，也是年龄最小的第一作者。,识别“AI换脸”,手性的定义为“一个物体无法与其镜像相重合”，这种不对称性在自然界中广泛存在，并应用于不同领域。,神经网络训练需要大量标注数据，但数据总是有限的。为了用有限的标注数据来拟合函数，人们使用数据增强的方法来低成本地获得更多标记数据。而镜像翻转是最常用的图像数据增强方法之一，只需将所有图片都进行一次镜像翻转，就相当于免费得到了双倍数据。,神经网络可以通过自监督训练的方法，在判断图像翻转的任务上达到非常高的精度，并能指出图片中哪些区域可以被用于识别镜像翻转。,通过最新的神经网络技术与严谨的数学证明，康奈尔团队发现了数字图像中一些人眼难以识别的微小对称性，从最《UB毕业证书-办纽约州立大学水牛城分校毕业证成绩单》Q微1954292140在线办理纽约州立大学水牛城分校学历认证造假{美国纽约州立大学水牛城分校文凭毕业证书原版制作UB文凭成绩单改简单的图片镜像翻转出发，重新探讨了神经网络训练下数据增强和图片防伪的意义。“我们这项工作对于普通人来说意义不是特别大，因为这是一项人工智能中比较基础和理论的研究。但对于前沿学术界来说意义很大，这或许也是这项工作最终能获得最佳论文提名的原因。”林之秋说。
