Аналіз генеративних змагальних мереж для вирішення задач повторної ідентифікації
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
The paper presents an analysis of the possibilities of using generative adversarial networks (GAN) to
solve human re-identification problems. The main GAN architectures (DCGAN, CycleGAN, StyleGAN, Conditional
GAN) are considered, their advantages, disadvantages and impact on the accuracy of re-identification are determined.
Recommendations are given for the use of GAN to improve the quality of data generation.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Кириленко О. М., Квєтний Р. Н. Аналіз генеративних змагальних мереж для вирішення задач повторної ідентифікації // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/23851.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Goodfellow I. J., Pouget-Abadie J., Mirza M. et al. Generative Adversarial Nets // Advances in Neural Information Processing Systems. 2014. . 26722680.
- Zhu J. Y., Park T., Isola P., Efros A. A. Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks // Proceedings of ICCV. 2017. . 22232232.
- Karras T., Laine S., Aila T. A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019. . 44014410.
- Mirza M., Osindero S. Conditional Generative Adversarial Nets // arXiv preprint arXiv:1411.1784. 2014. 7 .