[CVPR 2019] f-VAEGAN-D2: A Feature Generating Framework for Any-Shot Learning

[paper] 作者提出了一个直推式特征生成网络。和f-CLSWGAN不同的是,论文没有使用分类loss来学习更具有判别性的特征。 1.VAE和WGAN信息互补,生成更鲁棒的特征; 2.使用判别器来学习未见类数据的流形 3.生成特征可解释
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