Motståndsutbildning har visat sig producera toppmoderna resultat för generativ bildmodellering. I detta dokument föreslår vi en kontradiktorisk utbildningsmetod för att träna semantiska segmenteringsmodeller. Vi tränar ett konvolutionellt semantiskt segmenteringsnätverk tillsammans med ett kontradiktoriskt nätverk som diskriminerar segmenteringskartor som kommer antingen från markens sanning eller från segmenteringsnätet. Motiveringen till vårt tillvägagångssätt är att det kan upptäcka och korrigera inkonsekvenser i högre ordning mellan kartor över sanningssegmentering på marken och de kartor som produceras av segmenteringsnätet. Våra experiment visar att vår kontradiktoriska träning leder till förbättrad noggrannhet på Stanford Background och PASCAL VOC 2012 dataset.
I synnerhet uppskattade REF en semantisk segmenteringsmodell via en kontradiktorisk process genom att utbilda en discriminator för att skilja markbaserade sanningar från den semantiska segmenteringsmodellens utgångar och den semantiska segmenteringsmodellen för att lura discriminatorn.
Semantic Segmentation using Adversarial Networks
{'venue': 'NIPS Workshop on Adversarial Training, Dec 2016, Barcelona, Spain', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}