Under de senaste åren har Generative Adversarial Network (GAN) blivit ett vanligt forskningsämne. GAN har förmåga att generera bilder av god kvalitet som ser ut som naturliga bilder från en slumpmässig vektor. I detta dokument följer vi GAN:s grundidé och föreslår en ny modell för bildsäkerhetsdetektering, som kallas Supervised Adversarial Networks (SAN). Den föreslagna metoden skiljer sig dock från GAN och använder sig av fullt övervakad inlärning för att lära sig både G-Network och D-Network genom att tillämpa klassetiketter för utbildningssetet. Dessutom införs en ny typ av lageranropskonv-jämförande skikt i D-Network för att ytterligare förbättra prestandan. Experimentella resultat från Pascal VOC 2012-databasen visar att SAN-modellen kan generera högkvalitativa saltkartor för många komplicerar naturliga bilder.
- Pan et al. - Vad är det? I REF fastställdes en GAN-baserad kontradiktorisk nätverksmodell, som använde GAN:s funktioner för att hantera upptäckt av bilders betydelse.
Supervised adversarial networks for image saliency detection
{'venue': 'International Conference on Graphic and Image Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}