Konvolutionella neurala nätverk har framgångsrikt applicerats på semantiska segmenteringsproblem. Det finns dock många problem som i sig inte är pixelmässigt klassificeringsproblem men som ändå ofta formuleras som semantisk segmentering. Denna illa placerade formulering kräver därför handgjorda scenario-specifika och beräknings dyrt efterbehandlingsmetoder för att konvertera per pixel sannolikhetskartor till slutliga önskade utgångar. Generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) kan användas för att göra semantiska segmenteringsnätverksutgången mer realistisk eller bättre strukturbevarande, vilket minskar beroendet av potentiellt komplex efterbehandling. I detta arbete föreslår vi EL-GAN: en GAN-ram för att mildra det problem som diskuteras med hjälp av en inbäddningsförlust. Med EL-GAN diskriminerar vi baserat på inlärda inbäddningar av både etiketter och förutsägelser på samma gång. Detta resulterar i mycket stabilare utbildning på grund av bättre diskriminativ information, som drar nytta av att se både "falska" och "verkliga" förutsägelser på samma gång. Detta stabiliserar avsevärt den kontradiktoriska träningsprocessen. Vi använder TuSimple lane märkning utmaning för att visa att med vårt föreslagna ramverk är det möjligt att övervinna de inneboende anomalier att posera det som ett semantiskt segmenteringsproblem. Produktionen är inte bara betydligt mer lik märkningen jämfört med konventionella metoder, den efterföljande efterbearbetningen är också enklare och överskrider konkurrenströskeln på 96 %.
Ghafoorian m.fl. I REF föreslås att man tillämpar ett generativt kontradiktoriskt nätverk för att göra det semantiska segmenteringsnätets utdata mer realistiska i samband med körfältsdetektering.
EL-GAN: Embedding Loss Driven Generative Adversarial Networks for Lane Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}