ResNet, SRResNet 구현 및 학습

Jaewon·2023년 10월 9일
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Project_mini

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https://www.youtube.com/@hanyoseob/videos
위 자료를 참고했다.


이번 것도 모델 구조 자체가 어렵진 않으나, 프레임워크화하는 부분에 있어 좀 헤맸던 것 같다.
특히 오류가 좌라락 뜨는 경우, 어딜 해결하면 다른 데서 오류 뜨고 .. 그 과정이 반복됐었는데
결국 해결하고 보면 오타나 변수 선언 순서 꼬여서 생긴 문제더라 ^_^

다들 어떻게 논문 읽고 척척 코드를 짜는 걸까
부럽당..
나도 꾸준히 해야지

결과 이미지

분명 강의 영상에서의 세팅과 동일하게 했음에도 불구하고
기대하는 만큼 성능이 좋게 나오진 않았다.
아마 처음 initialize가 학습에 불리하게(?) 되었지 않나 싶다.

물론 성능을 더 높이면 좋겠지만,
여기에만 매달려 있을 수는 없으니 코드가 잘 돌아가고 학습에 된다는 것에 만족하고
다른 모델도 구현해보도록 하자.

ResNet을 통한 SuperResolution task 결과

SRResNet을 통한 SuperResolution task 결과

여담

  • 이번에 구현한 모델들은 그렇게 구조가 복잡한 것도 아니었는데 층이 깊어지니까 진짜 헷갈려지더라
    • 모델 구현할 때는 빡집중해서 한 눈 팔지 말고 하기
  • Flow chart에 따라 구현할 때는 논문 꼼꼼히 읽고 notation도 잘 파악해서 해야 함
  • 변수에 할당할 때 순서 꼬이지 않도록 유의 (특히 forward 부분에서)

상세 코드는 아래 주소에 있다.
https://github.com/ljwljy51/ML_DL_Study/tree/main/SRResNet_pytorch

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