Forskare har utvecklat utmärkta feed-forward-modeller som lär sig att kartlägga bilder till önskade utgångar, såsom till bildernas latenta faktorer, eller till andra bilder, med hjälp av övervakad inlärning. Lära sig sådana kartläggningar från omärkta data, eller förbättra på övervakade modeller genom att utnyttja omärkta data, förblir svårfångade. Vi hävdar att det finns två viktiga delar att lära sig utan kommentarer: (i) matcha förutsägelser till indata observationer, och (ii) matcha förutsägelser till kända tidigare. Vi föreslår Adversarial Inverse Graphics nätverk (AIGNs): svagt övervakade neurala nätverk modeller som kombinerar feedback från att göra sina förutsägelser, med fördelning matchning mellan deras förutsägelser och en samling av mark-sanning faktorer. Vi tillämpar AIGNs till 3D human pose estimation och 3D struktur och egomotion estimering, och överträffa modeller övervakas av endast parade annoteringar. Vi tillämpar dessutom AIGNs för ansiktsbild transformation med hjälp av super-upplösning och målarrenderare, samtidigt medvetet lägga till fördomar i mark-sanningen dataset. Vår modell innehåller sömlöst sådana förutfattade meningar, rendering input ansikten mot unga, gamla, feminina, maskulina eller Tom Cruiseliknande motsvarigheter (beroende på den valda partisk), eller lägga till läpp och näsa förstärkningar samtidigt måla dolda läppar och näsor.
REF utökade inversa grafiknätverk med kontradiktoriskt lärande.
Adversarial Inverse Graphics Networks: Learning 2D-to-3D Lifting and Image-to-Image Translation from Unpaired Supervision
{'venue': 'The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017, pp. 4354-4362', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}