对抗学习用于目标检测--A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection
2017-04-12 16:51
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A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection
CVPR 2017
Caffe code : https://github.com/xiaolonw/adversarial-frcnn
本文将对抗学习引入到目标检测问题中,通过对抗网络生成一下遮挡和变形的训练样本来训练检测网络,从而使得网络能够对遮挡和变形问题更加的 robust.
2 Related Work
针对目标检测问题,当前学术界主要从三个思路进行探索:
1) 设计更好的网络架构来提升性能,主要是使用更深的网络结构,例如 ResNet,Inception-ResNet ,ResNetXt
2) 使用 contextual reasoning,充分利用各个卷积层的特征
3) 充分利用数据来提升性能,例如 hard example mining
本文属于充分利用数据这个思路,我们使用对抗网络来生成一些 hard examples ,用这些样本来训练检测网络以此提升检测系统的性能。
3 Adversarial Learning for Object Detection
本文主要侧重于解决遮挡和变形问题。但是对于一些特殊情况的样本很难出现在数据库中。如下图所示:
本文使用的检测系统是 Fast-RCNN,下面来看看Fast-RCNN的整体结构:
对抗网络设计:
这里我们分别设计了两个对抗网络 ASDN and ASTN,分别对应于 遮挡和变形
这里我们使用全链接层产生 Occlusion Mask,遮挡掩模,通过这个Mask 对 feature vector 进行修改,生成遮挡的feature vector ,然后将这个特征进行分类识别,根据识别置信度来选择合适的 Mask 。
Generated Masks :
ASDN 和 ASTN 的组合:
这里的 ASTN 我们使用 Adversarial Spatial Transformer Network
实验对比:
学术意义大于工程意义, 为了简化问题,选择了 Fast R-CNN 而不是 Faster R-CNN .
CVPR 2017
Caffe code : https://github.com/xiaolonw/adversarial-frcnn
本文将对抗学习引入到目标检测问题中,通过对抗网络生成一下遮挡和变形的训练样本来训练检测网络,从而使得网络能够对遮挡和变形问题更加的 robust.
2 Related Work
针对目标检测问题,当前学术界主要从三个思路进行探索:
1) 设计更好的网络架构来提升性能,主要是使用更深的网络结构,例如 ResNet,Inception-ResNet ,ResNetXt
2) 使用 contextual reasoning,充分利用各个卷积层的特征
3) 充分利用数据来提升性能,例如 hard example mining
本文属于充分利用数据这个思路,我们使用对抗网络来生成一些 hard examples ,用这些样本来训练检测网络以此提升检测系统的性能。
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本文主要侧重于解决遮挡和变形问题。但是对于一些特殊情况的样本很难出现在数据库中。如下图所示:
本文使用的检测系统是 Fast-RCNN,下面来看看Fast-RCNN的整体结构:
对抗网络设计:
这里我们分别设计了两个对抗网络 ASDN and ASTN,分别对应于 遮挡和变形
这里我们使用全链接层产生 Occlusion Mask,遮挡掩模,通过这个Mask 对 feature vector 进行修改,生成遮挡的feature vector ,然后将这个特征进行分类识别,根据识别置信度来选择合适的 Mask 。
Generated Masks :
ASDN 和 ASTN 的组合:
这里的 ASTN 我们使用 Adversarial Spatial Transformer Network
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