Deep Learning study

오늘 볼 것은 GAN에서 나타나는 mode collapse에대한 문제제기와 이 현상이 생기지 않도록 하는 새로운 방법을 소개하는 논문입니다. 이미지 합성(image synthesis)라하면 가장 먼저 떠오르는 것은 GAN입니다. 하지만 GAN framwork를 사용하는 모델들은 각 input image에 따른 그럴듯한 이미지(plausible image)를 단지 하나, 또는 기껏해야 고정된 수 만큼의 output을 만을 가지게 됩니다. 이논문에서는 semantic segmentation map들로부터 생성하는 이미지에 중점을 두고 같은 semantic layout에 대해서 다양한 형태를 가진 임의의 수 만큼의 이미지를 생성해내는 새로운 방법을 소개합니다. Introduction 현재까지 이미지 생성에 대..

오늘은 super resolrution GAN 에 대해서 알아보도록 합시다 ! SRGAN은 딱히 어렵다거나 복잡한 것은 없지만, image super resolution에 관심이 좀 있던터라 쟁여뒀던 논문을 꺼내어 읽어보았습니다. ㅋㅋ 그럼 먼저 super resolution 이 뭔지부터 알아봅시다. 물론 모르는 사람은 없을테지만, 위의 링크에서도 볼 수 있듯이 이미지의 해상도를 높여주는 작업입니다. 즉 저해상도 이미지를 고해상도로 바꾸는 것이죠 ! 여기서 소개할 super resolution 방법은 GAN을 이용한 방법입니다. Introduction Super Resolution(SR)은 computer vision분야에서 많은 주목을 받고있습니다. 많은 SR문제를 해결하고자하는 노력들이 있었지만, 복..

오늘은 DCGAN에 대해서 알아보도록 하자 . 이 논문은 읽는데 딱히 어려웠던 점은 없고 생각보다 쉽게 읽어 내려갈 수 있었다. 새로운 이론이나 그에따른 증명 보다는 네트워크의 구조적 측면이나 , 방대한 실험과 경험을 통한 결과물들을 보여주기 때문이다. 이 논문에서 소개할 것들에대해서 알아보자. 1. DCGAN이라는 Convolutional GAN을 이용하여 대부분의 상황에서 안정적인 학습을 가능하게 만들었다. 2. 학습된 discriminator를 이미지 분류에 사용했을때 , 다른 unsupervised 알고리즘과 견줄만한 성능을 보여주었다. 3. GAN이 학습한 filter들을 시각적으로 보여주고, 특정한 filter들이 특정한 object들을 표현하는것을 학습하는것을 보여준다. 4. generato..

인공지능 수업의 프로젝트로.. Face aging 모델을 만들어 보려 한다. 논문이 사실 특별한 내용이 있는것은 아니고 생각보다 간단하다. 일단 본론으로 들어가기 전에 conditional GAN부터 조금 알아보자. Conditional Generative Adversarial Nets 원래 GAN은 임의의 노이즈를 input으로 주면 generator도 역시 임의의 값을 생성해 낸다. 즉, 어떠한 output을 가져올지는 모른다는 말이다. 그래서 이 논문에서 하고자 하는것은, 노이즈와 함께 임의의 condition을 같이 주어 output을 원하는 방향으로 뽑아내보자 하는것이다. 방법은 간단하다. input 에 condition에 해당하는 y를 concat하여 Discriminator 와 Generat..

오늘 정리 할 논문은 FCN에 이어서 U-Net. 이미지 segmentation하면 항상 나오는 논문인것같다. 이 논문을 제일 처음 접한것은 다른 이유가 있었지만 생략.. ㅎ 좋은일은 아니었기때문에 .. 여튼 그럼 논문으로 들어가 보도록 하자. 이 논문에서 소개할 것은 크게는 두가지 이다. 하나는 network(모델의 구조)이고, 다른 하나는 data augmentation을 활용했다는 것이다. 언제나 그렇듯이 이맘때쯤 나온 논문들의 introduction의 도입부는 항상 비슷한것 같다. '최근 몇년간 deep convolutional netowrks는 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보여왔다' ... 등등의 말.. 여기도 비슷말들이 주욱 있다. classification분야에서는 네트워크의 출력으로..

​ 내가 이 책을 알게된건 아마도 .. facebook을 보던중 tensorflow kr 그룹의 게시글에서 우연찮게 본것같다. 가장 먼저 눈에 들어오는것은 Andrew ag이였다 . 이 분야에서는 너무나 유명하신 분이기 때문에 주저않고 꼭 읽어봐야겠다 라고 생각했다. Coursera에서 머신러닝 강의도 봤던터라 조금 친숙한 감도 있었던거 같다 ㅋㅋ 여튼 , 이 책은 ai 개발에 있어서의 기술적인 방법들에대해 서술하고있다 . 예를들면 데이터를 어떻게 분류할것인가 , 어떤데이터를 이용해야하는가 등의 테크닉들을 알려주고있다 . 음 .. 내가 이 책을 제대로 써먹으려면 내년 6월 전역한 후겠지만 , 많은 ai개발자들에게 도움이 될만한 책인것은 분명한것 같다 . 책의 마지막에는 ‘슈퍼히어로가 되는것보단 슈퍼히어로..

오늘은 입대한 이래로 처음으로 읽어본 논문을 정리해보려고 한다. 이 논문은 captcha solver 를 GAN을 이용해 구현한 내용이다. 흔히 captcha는사이트 회원가입을할때 많이 볼 수 있을것이다. captcha 는 사람과 프로그램을 구별하기 위한 방법으로 위의 사진과 같은 형태를 가지고 있다. text를 프로그램이 인식하기 힘들도록 글자를 서로 overlap 시킨다던가 사이에 선을 그어놓고나 , 글자를 왜곡시키고 노이즈가 있는 배경을 사용하는 등의 방법을 사용한다. 이 논문에 따르면 이전에도 머신러닝을 사용한 captcha solver에 대한 연구들이 있었지만, 사람의 손을 많이 타고 (데이터 라벨링, 데이터 수집, 전처리 등..) 많은 데이터를 수집해야하는 등의 불편함이 있었다고한다.이런 말을..

이제 연구실도 나왔고 어떻게 하면 GPU를 사용해서 딥러닝 공부를 계속 할 수 있을까 찾다가 colab을 발견하고 사용하려고 한다 ㅎㅎ 1. 구글 드라이브에 들어가기 구글 드라이브에 들어가면 왼쪽 상단에 [새로만들기]라는 것이 보일것입니다. 그것을 눌러주면 위와같이 나오고 거기서 [연결할 앱 더보기]를 클릭해 줍니다. 2. colaboratory 연결하기 [연결 할 앱 더보기]를 클릭해서 나온 창에서 [colaboratory]를 검색한후 [연결하기]를 눌러줍니다. 3. colab 시작하기 이제 다시 [새로만들기]를 누르면 [colaboratory]가 생성된 것을 볼 수 있습니다. 그리고 그것을 클릭 해 줍니다. 그러면 jupyter notebook 과 유사한 창이 뜨게 됩니다. 4. GPU 사용하기 go..