Random data augmentation är en kritisk teknik för att undvika överbemanning i träning djupa neurala nätverk modeller. Dataförstärkning och nätverksutbildning behandlas dock vanligtvis som två isolerade processer, vilket begränsar nätverksutbildningens effektivitet. Varför inte gemensamt optimera de två? Vi föreslår adversarial dataökning för att ta itu med denna begränsning. Huvudidén är att designa ett förstärkande nätverk (generator) som konkurrerar mot ett målnätverk (discriminator) genom att generera "hårda" förstärkningsoperationer online. I utbyggnadsnätverket utforskas svagheterna i målnätverket, medan det senare lär sig av "hårda" förstärkningar för att uppnå bättre resultat. Vi utformar också en belöning/straffstrategi för effektiv gemensam träning. Vi demonstrerar vår syn på problemet med mänsklig pose uppskattning och genomför en omfattande experimentell analys, visar att vår metod kan avsevärt förbättra state-of-the-art modeller utan ytterligare dataarbete.
REF tar också en sådan idé för att optimera utbildningsprocessen för ett målnätverk i mänsklig pose uppskattning.
Augmentation and Network Training : Adversarial Data Augmentation in Human Pose Estimation