专栏名称: VALSE
VALSE（Vision and Learning Seminar） 年度研讨会的主要目的是为计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习研究领域内的中国青年学者提供一个深层次学术交流的舞台。
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【VALSE 前沿技术选介17-04期】利用对抗学习改进目标检测的结果

VALSE  · 公众号  ·  · 2017-05-08 16:15

正文

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主要问题有： (i) 作为一种 self-supervisised/unsupervised learning 的方法并没有体现出学习到 low-level feature 之上的 semantic representation; (ii) 生成的图片结果大部分还是靠肉眼评价，现有的用 inception score 或者各种给图片 “ 打分 ” 的机制其实并没有很强的说服力。

为什么我说这些 “ 打分 ” 的方法并不十分 “ 靠谱 ” 呢？实际上在 A-Fast-RCNN 这个工作之前，我尝试将 inception score 比较高的生成的图片当成额外的负样本来训练 imagenet-pretrained 的 Fast-RCNN 。 经过非常少数的 finetunining, 分类器就能学会把生成的图片分成负样本。也就是说我只需要将 “ 打分器 ” 稍微 finetune 一下，所有方法生成的图片都会变得很低分。







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