图片进行镜像翻转后，相称于得到了双倍数据。
在2020CVPR(国际打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“VisualChirality”(视觉手性)论文荣获大会最高级别名誉“最佳论文”的提名，在环球科学界精英提交的6424篇论文中，仅有26篇得到最佳论文提名，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，也是年事最小的第一作者。
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，并运用于不同领域。
神经网络演习须要大量标注数据，但数据总是有限的。为了用有限的标注数据来拟合函数，人们利用数据增强的方法来低成本地得到更多标记数据。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，就相称于免费得到了双倍数据。
但事情当然没有这么大略。当翻转了数据集里的所有图片时，神经网络所拟合的函数还能代表原来的图像分布吗？林之秋以第一作者身份提交的这篇论文，谈论的正是这一问题。
神经网络可以通过自监督演习的方法，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能与严谨的数学证明，康奈尔团队创造了数字图像中一些人眼难以识别的眇小对称性，从最大略的图片镜像翻转出发，重新磋商了神经网络演习下数据增强和图片防伪的意义。“我们这项工为难刁难于普通人来说意义不是特殊大，由于这是一项人工智能中比较根本和理论的研究。但对付前沿学术界来说意义很大，这或许也是这项事情终极能得到最佳论文提名的缘故原由。”林之秋说。
识别镜像翻转，为图像防伪供应了技能运用空间，比如AI换脸。林之秋说：“网络上的一些AI换脸、或者之前被人恶搞的外国政要换脸，只管所天生的图像对付人眼来说非常逼真，但我们的事情证明了，这类换脸技能可能会毁坏数字图像固有的对称性模式，因此能被打算机准确监测和识别出来。”
科研填满生活
2016年，在美国纽约州伊萨卡小镇，群山包围之中，17岁的林之秋在康奈尔大学开启了自己的科研生涯。
康奈尔课业繁重，竞争压力很大。在高中阶段提前自学完课程后，林之秋跳过了大一、大二的根本课，并在两年内修完了数学和打算机两个专业的学分。这为他大三全力投入科研腾出了韶光。
大学第一年所选的5门高年级课程全部拿到A ，多元微积分、线性代数、人工智能、高档抽象代数等多项专业课第一名，这是林之秋交出的成绩单。
学业之外，他很喜好帮教授做一些专业课助教的事情。帮忙代课、设计课程，每周花几个小时为同学解答问题。在林之秋看来，这些经历对他个人学业的提升也有帮助，可以让他学到如何把知识化繁为简，再深入浅出地分享给大家。
到了大三，林之秋已经当上了机器学习高阶课程的助教，给博士生的期末试卷打分。大学毕业时，他凭借GPA总分4.2，在学院数千逻辑学生中名列前三，被付与学院最大声誉，并代表学院在毕业仪式上举旗。
他还同几名美国同学一起，创办了康奈尔历史上第一个面向本科生的研究人工智能的社团，组织大家每周一起研读最新的学术论文，一起做些研究。这个社团还幸运地拿到了脸书人工智能实验室4万美元的资助，支持他们从事神经网络研究。
做科研的劳碌，意味着不得不捐躯生活空隙。林之秋在中学时就爱拳击，利用业余韶光练过4年，还在“北京市青少年拳击比赛”中得到过67公斤级的亚军。如今，他基本没有韶光再进拳击房，不仅没有韶光重拾爱好，乃至有一次还由于赶会议，两周韶光里每天坐在电脑前近20小时而犯了腰病，不得不去校医院做康复演习。出于对科研的兴趣与热爱，这统统从未让他以为辛劳。
前路道阻且长
2013年，当时已从谷歌离职，返国加入腾讯的著名打算机科学家吴军在中关村落举办了一次关于打算机未来运用的讲座。林之秋早早地占好了前排的位子，那时他刚上高一，这场讲座让他对打算机人工智能产生了兴趣。
“讲座中提到了摩尔定律，讲到打算机的飞速发展会对人类文明所产生的深远影响，比如互联网大数据、医疗影像、机器人等。”出于对技能的憧憬，林之秋开始通过慕课等线上教诲平台，提前自学微积分、数据构造与算法等大学打算机的根本课程。
今年，林之秋进入专业排名天下第一的卡内基梅隆大学机器人学院攻读博士学位，连续从事人工智能研究。CVPR上的“最佳论文”提名对他来说是鼓励，也是动力。“科研事情者每每不是靠外部压力、而是靠内驱力来推动的。这种事情每每艰巨而漫长，由于在探索科学的过程中，正反馈涌现的时候并不多，乃至很长一段韶光内科研没有任何进展。但这时，还是要相信自己提出的猜想并坚持下去。”事实上，这篇关于“镜像翻转”的研究也曾因“不足有新意”被另一个会议的审稿人拒稿，让林之秋很长一段韶光内都在疑惑与反思——研究到底有没有代价？能不能做出来？
现在，坚持终极有了却果，来自学界的认可让他更武断了从事人工智能科学的信心。
也有大型科技公司向林之秋抛出橄榄枝，报酬优渥，但被他谢绝了。林之秋说，他喜好做学术，希望有朝一日能通过前沿理论研究进一步推动技能发展。道阻且长，行则将至，在这条科研路上，他正年夜胆地乘风破浪前行。