PyTorch 실전

CycleGAN은 GAN 영역에서 매우 유명한 모델이라고 할 수 있습니다. 이전에 연구된 pix2pix 같은 두 클래스 간 이미지들의 변환에는 pair 간 학습이 이루어져야 했지만, CycleGAN에서는 unpaired된 상태에서도 학습을 수행하기 위해 cycle co

이전 포스트에서는 CycleGAN 모델을 구현하였습니다. 그 다음에는 구현된 모델을 순방향 통과시키고, 계산된 손실로 역전파 알고리즘을 수행하는 코드를 구현해 보도록 하겠습니다. 전체적인 학습과 손실 구조 파악하기 논문에서 제시하는 전체적인 데이터의 흐름은 다음과

데이터셋 학습 데이터셋으로 DataLoader 구성하기 논문에 사용되는 데이터셋은 여기서 받을 수 있습니다. 그 중 apple2orange.zip 파일의 압축을 풀면 다음과 같은 디렉토리 구조를 볼 수 있습니다. trainA, trainB 두 폴더의 이미지를 토대

이전 포스트에 구현한 대로 학습 데이터셋으로 CycleGAN 모델을 학습했으면 그 다음으로 테스트 과정을 구현하는 것이 마지막 과정이라고 할 수 있겠습니다. 이 포스트에서는 학습된 가중치를 가져와서 테스트 이미지에 적용해 보고, 모델을 통과한 이미지가 잘 변환이 되었는