≒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..
