Aug, 2023

基于 GAN 场景合成的跨场景视频领域自适应人物搜索

PDF
TL;DR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。
person searchgenerative adversarial networksfast r-cnnassisted-identity query modulegan-based scene synthesis
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

  • ParGANDA: 实现物体检测中合成行人的现实

    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。

    Jul, 2023

  • 基于开放世界用户生成视频内容的人物搜索的通用性

    我们探索了增强人物搜索模型的域外泛化能力，并提出了一个可推广的框架，通过引入基于多任务原型的领域特定批量归一化和通道相关的特征去相关策略来促进任意场景中的下游任务。

    Oct, 2023

  • 生成对抗网络在人员再识别系统中的数据增强综述

    本文综述了如何使用生成对抗网络改善通过数据增广提高人员再识别模型性能的最新方法，主要聚焦于样式转移、姿态转移和随机生成三类数据增广方法。

    Feb, 2023

  • 使用保持相似度的生成对抗网络进行跨数据集的人员再识别

    本研究提出了使用基于相似性保持生成对抗网络模型 SimPGAN，将目标域中未标记图像转化为原始分类器的解决方案，通过在多个真实监控数据集上的全面实验，研究结果表明，该算法优于现有的基于跨数据集的无监督人员重新识别算法。

    Jun, 2018

  • 任意姿态下无监督人物图像合成

    本文提出了一种使用生成式对抗学习的新方法，用于综合产生任意姿势的具有照片级真实感的人物图像。研究通过无监督的方式来处理此问题，并且将其分解成两个主要子任务，一是姿势条件的双向生成器，二是定义一个新型的损失函数，包含内容和风格项，旨在生成高感知质量的图像，可以在 DeepFashion 数据集上进行广泛的实验验证。

    Sep, 2018

  • 人脸图像合成的最新进展

    本文系统介绍了传统方法和深度学习方法，尤其是生成对抗网络（GAN）在面部合成方面的应用及其对身份保护的重要性，并讨论未解决的困难和未来研究方向。

    Jun, 2017

  • 联合生成和对比学习用于无监督的人物重新识别

    本文研究基于自监督对比学习的无监督人员再识别问题，提出了一种结合了生成对抗网络和对比学习模块的联合训练框架。该框架中，基于网格投影技术的视角生成器提供了数据增广，而对比学习模块则学习了生成视角不变特征。此外，引入了一种视角不变损失用于原始样本和生成样本之间的对比学习。实验结果表明，该方法在多个大规模数据集上进行了全面的性能测试，均取得了比先前研究更好的效果。

    Dec, 2020

  • 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

  • Person Transfer GAN：解决人员再识别领域差异问题

    该论文提供了一个名为 MSMT17 的新数据集以便于解决真实场景中人物再识别（ReID）的挑战问题，并介绍了一个叫 PTGAN 的方法来缩小数据集之间的领域差距以提高 ReID 的性能表现。

    Nov, 2017