https://www.youtube.com/@hanyoseob/videos
위 자료를 참고했다.
이번에는 특정 이미지 Input에 대한 inpainting, denoising, super-resolution task를 수행할 수 있는 Image Regression framework를 구축해봤다.
이번에도 역시나 https://www.youtube.com/@hanyoseob/videos 해당 채널의 영상을 참고했고, 저번에 Unet을 구현했던 과정과 이어진다.
이번에도 각 과정 당 공부한 부분들에 대해 주석을 달아두긴 했지만, 특정 모델을 구현한 것은 아니기 때문에 "프레임워크 구축" 자체에 초점을 두고 보면 좋을 것 같다.
결과 이미지
Denoising
Inpainting
Super-resolution
여담
- 다양한 상황에서 유연하게, 간편히 코드를 구축할 수 있도록 argument를 잘 사용하자
- "변수 명"을 정할 때 간결하게 의미를 잘 내포할 수 있도록 하자
- 되도록이면 특정 convention에 따를 수 있도록 하면 좋을듯
- 처음에 대충 짜두면 나중에 고생한다
상세 코드는 아래 주소에 있다.
https://github.com/ljwljy51/ML_DL_Study/tree/main/Image_regression
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