Särskiljande subtila skillnader i attribut är värdefullt, men att lära sig att göra visuella jämförelser förblir icke-trivial. Inte bara är antalet möjliga jämförelser fyrhörning i antalet träningsbilder, men också tillgång till bilder som på ett adekvat sätt spänner över utrymmet för finkorniga visuella skillnader är begränsad. Vi föreslår att man övervinner det glesa tillsynsproblem som uppstår genom syntetiskt framtagna bilder. Bygga på en state-of-theart bildgenerering motor, vi provpar par av träningsbilder som uppvisar små ändringar av individuella attribut. Förstärka verkliga träningsbild par med dessa exempel, vi tränar sedan attribut ranking modeller för att förutsäga den relativa styrkan av ett attribut i nya par av verkliga bilder. Våra resultat på datauppsättningar av ansikten och modebilder visar det stora löftet om att bootstrappa ofullkomliga bildgeneratorer för att motverka prov gleshet för att lära sig att rangordna.
Yu och Grauman REF använder GANs för att syntetisera bildpar för att övervinna det glesa i övervakningen när du lär dig att jämföra bilder.
Semantic Jitter: Dense Supervision for Visual Comparisons via Synthetic Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}