一文读懂深伪检测

近年以来，随着深度学习在图像识别领域取得巨大突，掀起了以神经网络为基础的深度学习研究热潮。目前为止，图像处理已成为深度学习中重要的研究领域，几乎所有的深度学习框架都支持图像处理工具。当前深度学习在图像处理领域的应用可分为三方面:图像处理(基本图像变换)、图像识别(以神经网络为主流的图像特征提取)和图像生成(以神经风格迁移为代表)。

在图像识别中，当前鉴别人脸图像是否伪造存在两方面技术难题：一是如何鉴别未知方法伪造的人脸图像。当前主流鉴别方法都是针对特定的几种人脸伪造方法所设计的，鉴别未知方法伪造的人脸图像则效果不佳。二是人脸伪造本质上是利用深度学习对人脸图像进行信息篡改，当前的鉴别方法没有考虑利用深度学习对鉴别方法自身的攻击。

3月23日，国内Top高校博士张老师，一节课带大家树立人脸深度伪造监测研究。从人工智能的兴起开始，到如何进一步推进深伪检测，梳理当下的工作，挖掘可能的创新方向。

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研究各大厂招聘要求就会发现，有没有顶会论文已经成为一项重要的考核指标，而想要从科研小白变身顶会大神，我觉得有两点至关重要：

1、紧跟风口，把握住最近的热门研究风向。

尤其是对于科研还没什么思路的小白，顺着领域内的研究趋势确定自己的方向，是一个正确的选择，毕竟热门研究方向意味着，创新点和idea远比其他非热门领域多。比如刚刚推荐的画质增强。

2、有一位有经验有能力的前辈指导。选对一个好的老师，掌握正确的科研思路和写作方法！

都说SCI论文只有0篇和无数篇的区别，这句话告诉我们，其实做科研写论文也是有方法有套路可循，掌握了窍门，后面的路才会走得通畅。

但是作为一个小白，还在“蹒跚学步”阶段，怎么去掌握窍门？来自前辈的指点必不可少。

一个好的指导老师的作用是，没有课题，能够结合所在课题组具体情况，结合最近热门研究方向，帮你规划课题，如果有了课题而缺少创新方向，老师能够快速帮你找到几种切入点，几种框架，甚至连需要读哪些文献都帮你想好了......

为了论文，大家都在努力的设计新网络、新策略、新Training算法，只要能够在某一问题上做到一个很好的Performance，论文就水到渠成。而想要快速达到，来自前辈的指点不可或缺。

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