12月19日消息，生成性對抗網(wǎng)絡(luò)GAN又被開發(fā)出一項“不正經(jīng)”用途 。給貓狗加表情：
給馬斯克加胡子：
不管視頻中的腦袋怎么左晃右晃，這些表情都能始終如一地貼合面部，且每一幀都表現(xiàn)得非常絲滑 。
這就是朱俊彥等人的最新研究成果：
一種利用GAN監(jiān)督學(xué)習(xí)實現(xiàn)的密集視覺對齊（Visualalignment）方法 。
該方法的性能顯著優(yōu)于目前的自監(jiān)督算法，在多個數(shù)據(jù)集上的性能都與SOTA算法相當，有的甚至還實現(xiàn)了兩倍超越 。
用GAN監(jiān)督學(xué)習(xí)實現(xiàn)密集視覺對齊
視覺對齊是計算機視覺中光流、3D匹配、醫(yī)學(xué)成像、跟蹤和增強現(xiàn)實等應(yīng)用的一個關(guān)鍵要素 。
直白地說，比如在人臉識別中，就是不管一張臉是倒著立著還是歪著，任何角度都可以精確識別出哪塊是眼睛哪塊是鼻子 。
而開創(chuàng)性的無監(jiān)督視覺對齊方法Congealing，在MNISTdigits這種簡單的二值
首先，在未對齊的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練生成器G 。
然后在生成器G的潛空間中通過學(xué)習(xí)模式c，來創(chuàng)建一個合成數(shù)據(jù)集以進行后續(xù)對齊 。
接著使用該數(shù)據(jù)集訓(xùn)練空間變換網(wǎng)絡(luò)T（STN，SpatialTransformerNetworks），最后在預(yù)測和目標
因此作者也表示，GANgealing可以用在混合現(xiàn)實應(yīng)用中 。
而在定量實驗中，GANgealing在非常精確的閾值（<2像素誤差容限）條件下優(yōu)于現(xiàn)有的監(jiān)督方法，在有的數(shù)據(jù)集上甚至表現(xiàn)出很大的優(yōu)勢 。
再在具有挑戰(zhàn)的SPair-71K數(shù)據(jù)集上將GANgealing與幾種自監(jiān)督SOTA方法進行性能評估 。
比的則是PCK-Transfer值（PCK，percentageofkeypoints），它衡量的是關(guān)鍵點從源點擊打開
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【最新論文：用GAN監(jiān)督學(xué)習(xí)給左晃右晃的貓狗加表情，很絲滑很貼合】
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