Hur lär vi oss en objektdetektor som är invariant till ocklusioner och deformationer? Vår nuvarande lösning är att använda en datadriven strategi - samla stora datamängder som har objekt instanser under olika förhållanden. Förhoppningen är att den slutliga klassificeringen kan använda dessa exempel för att lära sig invarianter. Men är det verkligen möjligt att se alla ocklusioner i en datauppsättning? Vi hävdar att som kategorier, ocklusioner och objekt deformationer också följer en lång-tail. Vissa ocklusioner och deformationer är så sällsynta att de knappast inträffar; ändå vill vi lära oss en modell som är invariant till sådana händelser. I detta dokument föreslår vi en alternativ lösning. Vi föreslår att lära sig ett kontradiktoriskt nätverk som genererar exempel med ocklusioner och deformationer. Målet för motståndaren är att generera exempel som är svåra för objektdetektorn att klassificera. Inom vårt ramverk lär man sig både den ursprungliga detektorn och motståndaren på ett gemensamt sätt. Våra experimentella resultat indikerar en 2,3% mAP boost på VOC07 och en 2,6% mAP boost på VOC2012 objekt detektion utmaning jämfört med snabb-RCNN rörledningen. Nyligen har det varit en hel del arbete på att generera bilder (eller pixlar) [3, 8, 26]. Ett sätt att lära sig mer om dessa sällsynta händelser är att skapa realistiska bilder
Wang m.fl. REF föreslog att man skulle utbilda ett kontradiktoriskt nätverk som genererar träningsprover med ocklusioner och deformationer för utbildning av robust detektor.
A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}