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https://mz-moonzoo.tistory.com/18 [DL-Papers] Cycle GAN: Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 논문 리뷰 및 구현 ≒Paper: https://arxiv.org/abs/1703.10593 0. Abstarct Image-to-image translation은 pair-image를 이용해 입력이미지와 출력 이미지 간의 매핑을 학습합니다. 그러나 많은 task의 경우 pair-image를 이루는 훈련 데이터를 mz-moonzoo.tistory.com 이전 글 CycleGAN 논문 리뷰입니다. 이론적인 부분을 참고하시면 될 것 같습니다. CycleGAN 논문 구..

≒Paper: https://arxiv.org/abs/1703.10593 0. Abstarct Image-to-image translation은 pair-image를 이용해 입력이미지와 출력 이미지 간의 매핑을 학습합니다. 그러나 많은 task의 경우 pair-image를 이루는 훈련 데이터를 구하기가 어렵습니다. 그래서 이 논문(Cycle-GAN)에서는 pair image를 이루는 데이터가 없을 때 원본 도메인 X에서 대상 도메인 Y로 이미지 번역하는 방법을 학습하는 방법을 제시합니다. 여러가지 이전 방법과 비교 해봤을 때, Cycle-GAN의 접근 방식은 우수성을 보여줍니다. 1. Introduction pair-image를 이루는 훈련 데이터를 구하기가 어렵고 비용이 많이 들 수 있습니다. 논문에서..

지금까지 논문 스터디 학회 활동과 개인적으로 정리했던 논문들을 하나씩 올려보려고합니다. 과거에 정리한 글을 올리면서 잊어버렸던 내용을 상기시키면서 조금씩 부족한 부분을 최대한 수정해 글을 올리겠습니다. 과거에 정리했던 논문인지라 부족한점이 많을 수 있어 부족한 부분은 알려주시면 감사하겠습니다. 0. Abstract ● 2가지 모델을 훈련시켜 적대적인 프로세스(경쟁)을 통해 generative model을 평가하는 새로운 프레임워크를 제안 여기서 말하는 2가지 모델은 Generative model(G)와 Discriminative model(D)이다. Traning data의 분포를 모사해 데이터를 제공하는 G와 해당 데이터가 G가 만든것인지, 원본인지 판별하는 D이다. G는 D가 실수할 확률을 높이는 방..