paper 168: 2018-FATTEN 论文解析-feature space transfer for data augmentation
paper download:https://arxiv.org/abs/1801.04356
本文的核心就是使用GAN网络生成新的数据。
这个总体框图,常规结构,具体是通过在appearance和pose上分离在网络设计上,作者提到了三点:
1. 为了避免网络只是单纯的Match Feature Pairs,如上图所示,只是学习Residual:,公式的意思是Source与Target 的Feature Vector的差值。
2. Appearance和pose分开训练,pose的学习便可以全监督训练学习。
3. Appearance和pose分开训练,能够使对这两个属性的学习上更加Balance
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