Det viktigaste bidraget i detta dokument är en enkel halvövervakad pipeline som endast använder den ursprungliga utbildningen uppsättning utan att samla in extra data. Det är utmanande i 1) hur man får mer träningsdata endast från träningssetet och 2) hur man använder de nygenererade data. I detta arbete används det generativa kontrariska nätverket (GAN) för att generera omärkta prover. Vi föreslår att märkningen utjämnar regularisering för utliers (LSRO). Denna metod tilldelar en enhetlig etikettdistribution till de omärkta bilderna, som legaliserar den övervakade modellen och förbättrar baslinjen. Vi kontrollerar den föreslagna metoden på ett praktiskt problem: person omidentifiering (re-ID). Denna uppgift syftar till att hämta en fråga person från andra kameror. Vi antar den djupa convolutional generative adversarial network (DCGAN) för provgenerering, och en baslinje convolutional neural network (CNN) för representationsinlärning. Experiment visar att tillägg av GAN-genererade data effektivt förbättrar den diskriminativa förmågan hos inbäddade CNN-inbäddningar. På tre storskaliga dataset, Market-1501, CUHK03 och DukeMTMC-reID, får vi +4.37%, +1.6% och +2.46% förbättring i rank-1 precision jämfört med baseline CNN, respektive. Vi tillämpar dessutom den föreslagna metoden för finkornig fågeligenkänning och uppnår en förbättring på +0,6 % jämfört med en stark baslinje. Koden finns på https://github.com/layumi/Person-reID_GAN.
REF visade att användningen av GAN-genererade bilder utbildade på person Re-ID-datauppsättningar kan förbättra baslinjemodeller.
Unlabeled Samples Generated by GAN Improve the Person Re-identification Baseline in Vitro
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}