數據不夠，用GAN來湊！

作者 | CV君 來源 | 我愛計算機視覺（ID：aicvml） 在計算機視覺領域，深度學習方法已全方位在各個方向獲得突破，這從近幾年CVPR 的論文即可看出。 但這往往需要大量的標註數據，比如最著明的ImageNet數據集，人工標註了100多萬幅圖像，儘管只是每幅圖像打個標籤，但也耗費了大量的人力物力。 說到標註這件事，打個標籤其實還好，如果是針對圖像分割任務，要對圖像進行像素級標註，那標註的成

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