Apr, 2023

使用生成对抗网络改进手势数据的新颖性检测

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TL;DR利用生成对抗网络方法训练的人工神经网络对无法识别的手势进行分类，旨在提高手势分类准确率和新手势的识别率。经测试，该方法会导致一些已知手势分类不正确，但这种方式已经可以在训练准确率损失 5% 的代价下取得 95.4% 或 90.2% 的新手势检测率。
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发现论文，激发创造
  • 基于 GAN 的新奇性检测

    通过使用基于生成式对抗网络的方法，我们提出了一种用于同时分类和新颖性检测的多分类判别器，通过从名义和新颖的数据分布混合中生成样本，对于新颖性检测具有最优性能，并且实验结果表明，该方法优于传统方法。

    Feb, 2018

  • 生成模型的带注释手部数据

    通过在训练图像中增加三个额外通道，我们提出了一种新的生成模型训练框架，大大提高了生成模型创建手图像的能力。我们通过在合成手图像数据集和包含手部的真实照片上展示了这种方法，并通过使用现成的手部检测器对指关节识别的置信度提高来衡量生成手部图像的质量改进。

    Jan, 2024

  • GestureGAN 在野外手势翻译中的应用

    提出了一种新的手势生成对抗网络 (GestureGAN) ，通过显式地利用手部骨骼信息和两个新的 loss 函数：color loss 和 cycle-consistency loss 来实现手势翻译任务。在两个广泛使用的基准数据集上进行的大量实验表明，提出的 GestureGAN 在非约束性手势翻译任务中实现了最先进的性能，并生成高质量、逼真的图像，可用作改进手势分类器性能的数据增强。

    Aug, 2018

  • 分析音乐表演视频的深度神经网络方法

    该论文介绍了一个自动化标注音乐表演视频中手势的框架，使用 3D 卷积神经网络，通过批处理平衡和空间 - 时间手势表示等方法，成功提高了 12% 的手势识别准确率，对跨多个视频的多个手势 / 类别进行了详细的研究，并探讨了使用音频特征的可能性。

    May, 2022

  • 基于序列条件的手写文本图像对抗生成

    该研究提出了一种基于生成对抗网络的系统，可以合成手写单词的合成图像，并在将其与现有训练数据集集成后通过改进通用 GAN 体系结构进行离线手写文本识别。

    Mar, 2019

  • 移动众感知中基于生成对抗网络的对抗任务检测

    本文提出了一种基于 GAN 的模型，通过将 GAN 判别器与二元分类器相结合，预防对手伪造任务，从而检测智能设计的非法传感服务请求。模拟结果表明，与单层二元分类器相比，提出的方法将对抗攻击检测率从 0% 提高到 97.5%，提高了三个二元分类器的原始攻击检测率。

    Feb, 2022

  • 用于零样本学习的特征生成网络

    该研究提出使用生成对抗网络（GAN）来 “合成” 零样本类别的 CNN（卷积神经网络）特征，从而应对通用零样本学习任务中已有的数据不平衡问题。实验结果表明，该方法在多个数据集上的表现均显著优于现有方法。

    Dec, 2017

  • 利用 GANs 进行欺诈检测：使用合成交易数据进行模型训练

    使用生成对抗网络（GANs）算法设计和实现了一个基于深度学习技术的伪造人脸验证代码和欺诈检测系统，以增强交易过程的安全性。

    Feb, 2024

  • 训练 GAN 的改进技术

    本文中我们应用各种新的架构特点和训练流程来改进生成对抗网络（GANs）框架，并着重讨论了 GANs 的两个应用程序：半监督学习和图像生成。使用我们的技术，我们在 MNIST，CIFAR-10 和 SVHN 的半监督分类方面取得了最先进的成果，并呈现了高质量的生成的 MNIST 和 CIFAR-10 图像样本和 ImageNet 样本，呈现出 ImageNet 类可识别特征的学习过程。

    Jun, 2016

  • 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