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GAN3

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks Key Point는 아래와 같습니다. 1. Input에서 Output Image 로 mapping 하는 Conditional Adversarial Networks 2. Mappign network 훈련에 사용되는 Loss function 이 글에서는 2016년 11월 PHillip Lsola 등이 발표한 Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks(Pix2Pix)를 공부해보도록 하겠습니다. Pix2Pix는 Image to Image Translation을 다루는 논문입니다. 💡 Image-to-Image Translation 은 무엇을 의미할까요? Image 분야에서 Translation은 특정 이미지의 이동을 의미합니다. Imag.. 2022. 7. 30.
[ 논문 리뷰 ] Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks 2016년 11월 PHillip Lsola 등이 발표한 Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks(Pix2Pix)를 공부합니다. 본 논문에서는 Image-to-Image Translation에 적합한 conditional GANs(cGAN)을 이용하여 광범위한 task에서 좋은 결과를 낼 수 있는 프레임워크인 pix2pix를 소개합니다. Pix2Pix는 Image to Image Translation을 다루는 논문입니다. 💡 Image-to-Image Translation 은 무엇을 의미할까요? Image 분야에서 Translation은 특정 이미지의 이동을 의미합니다. Image-to-Image Translation은 이미지를 입.. 2022. 7. 30.
GAN [ GAN ] 각 모듈이 어떤 기능을 하는지 살펴보겠습니다. 먼저 Input은 random noise입니다. 뽑아온 noise를 통해 고양이 사진, 얼굴 사진 등을 만드는 것입니다. random noise 이지만 사실 보통 가우시안 분포를 따르는 noise라고 볼 수 있습니다. noise가 Generator에 들어갑니다. 이때 Generator는 받은 noise를 가지고 이미지를 생성합니다. 생성된 이미지를 Discriminator에게 보내줍니다. 이와 동시에 진짜 이미지인 training data를 Discriminator에 보내줍니다. 그러면 Discriminator는 Generator가 생성한 가짜 이미지와, 진짜 이미지인 training data 총 두 개의 input 값을 받습니다. 그리고 ou.. 2022. 7. 16.