Sep, 2019

深度学习图像增强的对抗策略梯度

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TL;DR提出了深度强化学习框架 Adversarial Policy Gradient Augmentation (APGA)，利用语义分割进行图像增强，实验表明该方法在医学图像分类任务中有较好的表现。
semantic segmentationmedical imaging classificationdeep reinforcement learningimage augmentationadversarial policy gradient augmentation
发现论文，激发创造
  • 对抗自动数据增强

    通过使用对抗性方法，Adversarial AutoAugment 能够通过同时优化目标相关对象和数据增强策略搜索损失，以便更快且更有效率地完成深度神经网络的训练及图像分类任务，从而将计算成本减少 12 倍，时间开销减少 11 倍，达到了最佳的实验成果。

    Dec, 2019

  • 基于生成对抗网络的语义图像分割像素级数据增强

    本文介绍如何使用数据增强方法来平衡语义标签分布，提高图像语义分割网络的性能，并使用生成对抗网络来生成逼真的图像以提高图像标签性能。实验结果表明，该方法不仅可以提高低准确度的分类的分割性能，还可以使平均分割准确率提高 1.3％至 2.1％。这种增强方法提高了准确性，可以轻松适用于其他分割模型。

    Nov, 2018

  • 数据增强优化的元方法

    本文提出了一种优化图像识别模型和数据增强策略的方法，使用梯度下降同时优化两者，通过使用 Neumann 级数逼近来近似策略梯度，以实现高效可扩展的训练，以提高各种图像分类任务的性能。

    Jun, 2020

  • MR 图像分割的逼真对抗数据增强

    本文提出了一种对神经网络进行医疗图像分割的对抗性数据增强方法，生成真实信号失真来模拟由一种常见的造影剂称为偏差场引起的强度不均匀性，该方法可用于有监督和半监督学习中的一般分割网络的插件模块，并且在低数据情况下显著提高了模型的泛化能力和鲁棒性。

    Jun, 2020

  • 远程感知图像中的数据增强和适应的条件生成对抗网络

    使用 GAN 将给定的标记遥感图像拓展成更大的数据集并评测其对于物体检测任务的性能提升。

    Aug, 2019

  • GAN 增强：使用生成对抗网络进行训练数据增强

    本文使用生成式对抗网络（GAN）生成的合成数据来增加医学成像训练数据集的样本数量，从而提高监督式机器学习算法对图像分割任务的性能。

    Oct, 2018

  • 政策梯度驱动的噪声遮罩

    本研究提出了一种学习生成特定噪声遮罩的预训练流程，旨在改善在多模态和多器官数据集上的性能，实验证明中间模型的微调能够在分类和概念任务上持续优于传统训练算法。

    Apr, 2024

  • 半监督和任务驱动的数据增强

    本文技术为使用生成模型并结合任务驱动数据增强方法，显式地建模变形场和强化蒙版，用于为监督型深度学习模型训练新的 MRI 心脏分割训练数据，实验结果表明该方法在小样本数据的分割任务中表现优异。

    Feb, 2019

  • Red-GAN: 通过有条件生成攻击类别不平衡 - 对皮肤镜检和脑部肿瘤 MRI 的医学图像合成的另一视角

    通过基于生成对抗网络的数据增强协议，我们在像素级别和全局信息水平上对网络进行调节，以控制合成图像的外观，从而解决医学图像领域中被数据稀缺限制的问题，并通过将合成图像注入到训练集中来控制数据集类别的准确性水平。

    Apr, 2020

  • 对抗性语义数据增强用于人体姿态估计

    提出了基于语义数据增强和对抗学习的人体姿势估计方法，在应对外观对称性、严重遮挡和近距离干扰等多种挑战性情况下，取得了最先进的结果。

    Aug, 2020