GANこの論文では、画像内の教師なし物体検出という課題について取り組んでいます。新しいアイデアとしては、敵対的生成ネットワーク(GAN)からインスピレーションを得た、物体検出のためのトレーニング手順を設計しているところです。GANは、コピー・ペーストにも使用されていますが、よくある用途としては、何をコピーすべきかを学ぶことではなく、リアルに見える視覚データを作成することです。本研究では、GANのコピーペースト機能を利用した教師なし物体検出とセグメンテーションに焦点を当ています。図1CP-GANコピーペーストGAN(CP-GAN)の中核的な考え方を図に表したものです。標準のGANと同様に、生成器の目的は識別器にとって本物に見える偽画像を生成することで、識別器の目的は、与えられた画像が本物か偽物かを正しく分類することです。標準のGANとの主な違いは、生成器が偽の画像を生成する方法です。ピクセルを直接出力するのではなく、「ソース」と「デスティネーション(目的画像)」の2つのイメージを組み合わせます。生成器はソース画像から物体領域マスクし、マスクした領域を目的画像に貼り付けなければなりません。