Jul, 2023

ParGANDA: 实现物体检测中合成行人的现实

PDF
TL;DR使用生成对抗网络 (GAN) 以解决真实与合成数据之间的领域差异，提高物体检测的性能，尤其针对行人检测，在不需要真实标签的情况下生成真实样本，适用于各种下游任务。
object detectionsynthetic datapedestrian detectiongenerative adversarial networkreal-world applications
发现论文，激发创造
  • 行人合成 GAN：在实景及更多场景下生成行人数据

    本文提出了使用生成对抗网络（GAN）与多个辨别器结合的方法，生成大量逼真的行人图像并应用到行人检测任务中，证明通过添加合成数据可以显著地提高检测器的性能。

    Apr, 2018

  • MOTSynth: 如何利用合成数据提高行人检测和跟踪的效果？

    使用渲染游戏引擎生成大量高度多样化的合成数据集 MOTSynth，可以在多人跟踪、行人检测、再识别和分割等任务中取代实际数据并取得良好的性能。

    Aug, 2021

  • 使用一系列的 GAN 生成合成图像进行行人检测

    提出一种新颖的图像生成流水线，其中包括三种不同的生成对抗网络，以增加行人检测的数据集，尽管生成的图像不总是对人眼视觉上愉悦的，但我们的检测基准显示结果明显超过基准线。

    Jan, 2024

  • 训练探测器以检测异常行人，利用对抗性 imposters 技术

    通过使用生成对抗网络（GAN）生成大规模合成数据集并训练辨别分类器，使得数据可以更好地匹配真实场景中的 “危险行人”，并可以应用于 “尾部场景” 的验证和排名算法，解决了现实场景中 “危险行人” 数据收集不足的问题。

    Mar, 2017

  • 基于数据驱动但注重隐私保护的完整身体人物综合征解除行人数据的身份

    介绍了一个名为 PDI 的任务，以评估指定去身份识别方法的去身份化程度和下游任务训练绩效，提出了基于生成对抗网络的全身去身份化方法，展示了该方法对乘客识别、探测和跟踪模型的应用及其可行性

    Jun, 2023

  • 基于 GAN 场景合成的跨场景视频领域自适应人物搜索

    通过使用生成对抗网络，本研究设计了一种生成高质量跨身份场景合成的模型，用于人物搜索任务，实验证明该方法能够有效增加数据集的多样性和真实性。

    Aug, 2023

  • 生成逼真的训练数据以提高人脸识别准确性

    本文研究使用合成数据来增强面部数据集的可行性。我们提出了一种新颖的生成对抗网络（GAN），可以将相关身份属性与非相关身份属性区分开来。我们的 GAN 能够生成数据增强的合成图像，并且该模型可以提高面部识别模型的准确率。

    Oct, 2018

  • 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

  • 使用域随机化和生成对抗网络精化合成图像进行目标检测

    该研究利用领域随机化和对抗生成网络在模拟环境中训练工业电器零件的近实时目标检测器。结果显示，使用合成图像和 GAN 翻译的图像进行训练可以在检测和分类一组工业电器零件中达到超过 0.95 的平均精度。

    May, 2018

  • 扩散式数据集生成：缩小行人检测 Sim2Real 差距的步伐

    该研究提出了一种使用扩散模型增强模拟数据集的方法，以改善行人检测在现实世界数据中的性能，并使用扩散基础架构来生成具有真实分布的数据集，以填补模拟数据和真实数据之间的差距，通过使用生成数据与模拟数据进行的训练可以将行人检测模型在真实数据中的平均精度提高 27.3%。

    May, 2023