[論文筆記]A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection
paper 一、論文思想 訓練一個目標檢測器，對遮擋和形變魯棒，目前的主要方法是增加不同場景下的圖像數據，但這些數據有時又特別少。作者提出使用對抗生成有遮擋或形變的樣本，這些樣本對檢測器來說識別比較困難，使用這些困難的正樣本訓練可以增加檢測器的魯棒性。 使用對抗網絡生成有遮擋和有形變的兩種特徵，分別對應網絡ASDN和ASTN。使用對抗網絡生成有遮擋和有形變的兩種特徵，分別對應網絡ASDN和ASTN
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