使用GAN序列生成用于行人检测的合成图像
计算机视觉与模式识别
2024-01-17 v1
摘要
创建带标注的数据集需要大量人工工作。在这项概念验证工作中，我们通过提出一种新颖的图像生成流水线来解决此问题。该流水线由三个不同的生成对抗网络（先前已发表）组成，并以一种新颖的方式组合，用于增强行人检测数据集。尽管生成的图像在人眼看来并不总是视觉上令人愉悦，但我们的检测基准测试表明，其结果显著超越了基线。所提出的概念验证工作于2020年完成，经过三年保密期后现作为技术报告发布。
引用
@article{arxiv.2401.07370,
title = {Generation of Synthetic Images for Pedestrian Detection Using a Sequence of GANs},
author = {Viktor Seib and Malte Roosen and Ida Germann and Stefan Wirtz and Dietrich Paulus},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.07370},
year = {2024}
}