导读 现在监控视频无处不在，研究人员正在努力让它变得更智能。最新的发展是构建问题——或者用机器学习ML术语来说是“幻觉”——一个人的完整图
现在监控视频无处不在，研究人员正在努力让它变得更智能。最新的发展是构建问题——或者用机器学习ML术语来说是“幻觉”——一个人的完整图像来自于一张部分或被遮挡的照片。
当您想要查看的一个或多个对象被中间的一个或多个对象部分覆盖时，就会发生遮挡。纽约时报广场称，在拥挤的公共区域，监控摄像头很少能一眼看到一个感兴趣的人。
结果
你可以通过一些重构来判断他们的成功——从他们论文中包含的测试数据集。
我印象深刻。
怎么样
在论文中，作者指出他们对这个问题采取了一种新的方法。通过集成最先进的神经网络架构，即U-net和GAN，以及判别属性分类网络，以及专门为去除人体形状而设计的架构。
定义是适当的。U-net是一种卷积网络架构，旨在快速准确地分割生物医学图像。GAN(生成对抗网络)用于无监督机器学习，两个神经网络在零和博弈的框架下相互竞争。属性分类网络充当质量检查员，剔除生成的它能确定是假的图像，只留下欺骗AI的图像。
如上图，这种组合非常有效。
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