Deep Learning study

오늘은 Cycle GAN에 대해서 알아보자 ! 보통 image-to-image translation모델을 학습시킬때 training data 로 input image와 output image의 pair를 사용하게 된다. 예를들면 모네의 사진을 실제 사진처럼 바꾸는 모델을 만들려고한다면, 모네의 그림과 모네의 그림의 배경이 되는 풍경 사진이 pair로 존재해야한다. 하지만 translation에서, 대다수의 경우에는 짝이 지어진 training data를 구하기는 매우 힘들다. 그래서 이 논문에서 paired example 없이 source domain(X)에서 target domain(Y)으로 image를 변환(translate)하는 방법을 소개한다. 즉 이논문의 목표는 G(X)의 image distri..

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..