Jan, 2024

使用一系列的 GAN 生成合成图像进行行人检测

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TL;DR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。
annotated datasetsimage generation pipelinegenerative adversarial networkspedestrian detectiondetection benchmark
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

  • 社交方式：使用 GAN 学习行人轨迹的多模态分布

    本文提出了一种基于 GAN 和 Info-GAN 的行人运动预测方法，通过去除 L2 损失函数并使用多模态预测方式，成功避免了 GAN 中的 mode collapsing 和 dropping 问题，同时在真实数据和合成数据上的实验表明，该方法能够生成更多样化的预测结果，并且能够保留预测分布的模态。

    Apr, 2019

  • 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

  • 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

  • 使用生成对抗网络进行平片的合成医学图像生成

    开发可重复使用的开源合成图像生成流程，该流程可帮助提高数字健康领域中的人工智能算法并标准化，生成不与特定患者相关的高质量合成图像数据，以改善诊断准确性、协助患者护理、降低医疗法律索赔以及最终降低卫生保健总成本。

    Mar, 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

  • GD-GAN：用于人群轨迹预测和组群检测的生成对抗网络

    本文提出了一种新颖的深度学习框架，用于人类轨迹预测和在人群中检测社交群体成员。我们引入了一个生成对抗网络管道，可保留行人社区的时空结构，从而使我们能够提取描述其社会身份的相关属性，并将群体检测任务公式化为无监督学习问题，不需要通过手动标记的数据库进行监督学习，使我们能够直接将所提出的框架应用于不同的监控设置。我们在多个公共基准测试上评估了所提出的轨迹预测和群体检测框架，对于这两个任务，所提出的方法都证明了其相对于现有最先进方法更能够预测人类的社会行为。

    Dec, 2018

  • 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

  • 通过多个 CNN 的正交训练检测 GAN 生成的图像

    本文提出了一种基于卷积神经网络集成的合成图像检测器，利用两个主要思想解决检测新的图像生成器的常见情况，结果表明这种方法提高了在 NVIDIA 的新生成 StyleGAN3 图像上的检测准确性。

    Mar, 2022