paper 168: 2018-FATTEN 論文解析-feature space transfer for data augmentation
paper download:https://arxiv.org/abs/1801.04356
本文的核心就是使用GAN網絡生成新的數據。
這個總體框圖，常規結構，具體是通過在appearance和pose上分離在網絡設計上，作者提到了三點：
1. 為了避免網絡只是單純的Match Feature Pairs，如上圖所示，只是學習Residual：
,公式的意思是Source與Target 的Feature Vector的差值。
2. Appearance和pose分開訓練，pose的學習便可以全監督訓練學習。
3. Appearance和pose分開訓練，能夠使對這兩個屬性的學習上更加Balance
paper 168: 2018-FATTEN 論文解析-feature space transfer for data augmentation
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