Vi presenterar en oövervakad visuell funktion lärande algoritm drivs av kontextbaserade pixel förutsägelse. Genom analogi med auto-kodare föreslår vi Context Encoders -ett konvolutionellt neuralt nätverk utbildat för att generera innehållet i en godtycklig bild region som är beroende av dess omgivning. För att lyckas med denna uppgift, måste sammanhangskodare både förstå innehållet i hela bilden, samt producera en rimlig hypotes för saknade delar. När vi tränar sammanhangskodare, har vi experimenterat med både en standard pixel-wise rekonstruktion förlust, samt en rekonstruktion plus en kontradiktorisk förlust. Det senare ger mycket skarpare resultat eftersom det kan bättre hantera flera lägen i produktionen. Vi fann att en sammanhangskodare lär sig en representation som fångar inte bara utseende utan också semantik av visuella strukturer. Vi visar kvantitativt effektiviteten av våra lärda funktioner för CNN förutbildning om klassificering, detektion och segmentering uppgifter. Dessutom kan sammanhangskodare användas för semantiska målningsuppgifter, antingen fristående eller som initiering för icke-parametriska metoder.
Patak m.fl. REF antog det kontradiktoriska nätverket för att generera innehållet i en bildregion som är beroende av omgivningen.
Context Encoders: Feature Learning by Inpainting
{'venue': 'CVPR 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}