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该大师项目的目的是创建一个适用于包括医学在内的图像的任意域的复杂的深击检测器。该检测器将使用在有限的深层示例中训练的神经网络开发。主要目标是设计和实施一种学习算法,该算法不仅在时间上有效,而且需要最少或不需要人类干预。该项目的一部分是创建一个新的基准,构成真实和生成的医学图像。将使用已建立的基准和项目中创建的医学图像的新基准进行比较开发的DeepFake检测器。指南:1。熟悉有关DeepFake检测的已发表工作;考虑CVPR和ICCV等突出的会议。2。审查并总结了深层检测最新方法下的核心原则。3。设计并实施了深泡检测器的一些弹药学习算法。4。创建生成和真实医学图像的基准,用于测试深冰探测器。5。验证学习算法的功能并比较其性能指标,包括检测准确性,时间效率和学习过程中所需的人类监督水平,与既定的最新方法。

深泡探测器的几次学习

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