Semantic Segmentation using Adversarial Networks
2018-04-27 09:36:48
Abstract:
对于产生式图像建模来说,对抗训练已经取得了很好的效果。本文中,我们提出了一种对抗训练的方法来训练语义分割模型。其实这里就是加了一个对抗loss,即:用一个 CNN 来判断给定的图是分割的结果呢?还是 GT?本文方法的动机是:it can detect and correct higher-order inconsistencies between GT segmentation maps and the ones produced by the segmentation net.
本文贡献点是:
1. 首次尝试将 adversarial training 引入到 语义分割领域;
2. 这种方法可以保证:long-range spatial label contiguity, 并且没有在测试的时候增加复杂度;
3. 在两个数据集上都提升了性能;
The Proposed Approach:
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