Abstrakt. I mänsklig tolkning, pixel-wise klassificering förlust har nackdelar i sin låga nivå lokala inkonsekvens och hög nivå semantisk inkonsekvens. Införandet av det kontradiktoriska nätverket tar itu med de två problemen med hjälp av en enda diskriminator. De två typerna av tolkningskonsekvens skapas dock av skilda mekanismer, så det är svårt för en enda discriminator att lösa dem båda. För att ta itu med de två typerna av inkonsekvenser föreslås i detta dokument det makro-mikrokonvertibla nätet (MMAN). Den har två discriminatorer. En discriminator, Macro D, agerar på den lågupplösta etiketten karta och straffar semantisk inkonsekvens, t.ex. felplacerade kroppsdelar. Den andra discriminatorn, Micro D, fokuserar på flera fläckar på den högupplösta etikettkartan för att ta itu med den lokala inkonsekvensen, t.ex. oskärpa och hål. Jämfört med traditionella kontradiktoriska nätverk upprätthåller MMAN inte bara den lokala och semantiska konsekvensen explicit, utan undviker också det dåliga konvergensproblemet för kontradiktoriska nätverk vid hantering av högupplösta bilder. I vårt experiment bekräftar vi att de två diskriminatorerna kompletterar varandra för att förbättra den mänskliga tolkningsnoggrannheten. Det föreslagna regelverket kan ge en konkurrenskraftig tolkningsprestanda jämfört med de senaste metoderna, dvs. mIoU=46.81 % respektive 59.91 % för LIP respektive PASCAL-Person-Part. På en relativt liten datauppsättning PPSS visar vår förtränade modell imponerande generaliseringsförmåga. Koden finns tillgänglig för allmänheten på https://github.com/RoyalVane/MMAN.
REF använde två olika diskriminatorer för att uppnå lokal och global semantisk konsekvens för problemet med segmentering av mänskliga delar.
Macro-Micro Adversarial Network for Human Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}