Procedural Adversarial Learning

新的PAL框架解决了计算机视觉中的神经网络故障

研究人员引入了程序化对抗学习（PAL），这是一个旨在识别和解决计算机视觉任务中神经网络故障的框架。PAL采用极小极大训练和对抗性评估方法，其中程序化生成器通过将低维控制参数映射到渲染图像和标签来创建困难场景。PAL的关键组成部分Simple-PAT算法采用零阶优化按需生成对抗性训练样本。与标准和鲁棒训练基线相比，该方法在表面法线估计、图像分割和人体姿态估计任务的实验中，最坏情况误差显著降低。