Vi introducerar en ny självövervakad inlärningsmetod baserad på kontradiktorisk träning. Vårt mål är att träna ett discriminatornätverk för att skilja verkliga bilder från bilder med syntetiska artefakter, och sedan extrahera funktioner från dess mellanliggande lager som kan överföras till andra datadomäner och uppgifter. För att generera bilder med artefakter, vi pre-traine en hög kapacitet autoencoder och sedan använder vi en skade-och reparationsstrategi: Först fryser vi autoencoder och skadar utgången av kodaren genom att slumpmässigt släppa sina poster. För det andra förstärker vi dekodern med ett reparationsnätverk och utbildar den på ett kontradiktoriskt sätt mot discriminatorn. Reparationsnätverket hjälper till att generera mer realistiska bilder genom att måla de tappade funktionsposter. För att göra discriminatorn fokusera på artefakter, vi gör också det förutsäga vilka poster i funktionen tappades. Vi demonstrerar experimentellt att funktioner som lärts genom att skapa och upptäcka artefakter uppnår toppmodern prestanda i flera riktmärken.
REF lär sig motsträvigt att generera och upptäcka defekter.
Self-Supervised Feature Learning by Learning to Spot Artifacts
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}