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StyleGAN - 개념 이해

StyleGAN은 PGGAN(Progressive Growing GAN)을 베이스 아키텍처로 몇가지의 기법을 추가로 적용하여 제안된 모델입니다. PGGAN을 토대로 구성되었기 때문에 1024 해상도의 고화질 이미지를 생성 할 수 있습니다.생성 이미지의 특성이 매우 잘

2021년 9월 1일
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PGGAN - 논문 핵심 내용

PGGAN 이전의 GAN은 고해상도의 이미지를 생성 할 수 없었습니다.→ 해상도가 높아 질 수록 Discriminator가 가짜와 진짜를 구분하기 쉬워집니다.→ Generated distribution과 Real distribution 사이에 겹치는 구간이 거의 없어지

2021년 9월 1일
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PGGAN - 개념 이해

이름 그대로 점진적으로 학습 이미지의 크기를 늘려 나가는 GAN 모델입니다.아래 그림처럼 초기에 4x4 크기의 이미지를 생성하고 판별하는 Generator와 Discriminator를 지정한 Epcoh만큼 학습 한 후, 2배인 8x8 크기의 Layer를 추가하여 생성하

2021년 9월 1일
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WGAN-GP - 개념이해

기존 GAN에서 Loss 함수를 개선한 것입니다.WGAN의 논문에는 수학과 증명에 관한 내용이 매우 많은데, 일체 제외하고 추상적으로만 설명 하겠습니다.기존 GAN은 Loss 계산해서 Binary cross Entropy를 사용하는데 이는 Kullback-Leibler

2021년 9월 1일
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DCGAN - 코드를 통한 이해

앞서 설명했던 DCGAN의 구조를 코드를 분석하며 설명합니다.Dataset 준비Model 구조 정의TrainEval의 순서로 진행합니다.get_celeba_data Celeb_A 데이터를 다운로드하고, 적절하게 전처리한 dataset을 반환합니다.keras.prepro

2021년 9월 1일
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DCGAN - 논문 핵심 내용

DCGAN은 수학적인 접근이나 추론보다는, 무수히 많은 실험을 통해 경험적으로 더 나은 신경망을 제안한 방법입니다. 따라서 수학적인 증명보다는 논문에서 더 나은 구조를 제시한 내용을 바탕으로 설명합니다. 기존의 GAN에 Convolutional Layer를 결합한 구조

2021년 9월 1일
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DCGAN - 개념이해

GAN 논문이 발표 된 이후, GAN을 응용한 여러 논문들이 발표되었습니다. 그 중 GAN의 바로 다음 단계라고 할 수 있으며 다른 수많은 GAN의 기초가 된 DCGAN에 대해서 설명합니다.Deep Convolutional Generative Adversarial Ne

2021년 9월 1일
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GAN - 코드를 통한 이해(2)

이번 실습에서는 이전과 같은 GAN 모델을 훈련하는데, Dataset으로 MNIST 대신 Celeb_a Dataset을 사용합니다. Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset스크롤을 내려서 아래 다운로드 목록 중, Ali

2021년 9월 1일
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GAN - 코드를 통한 이해(1)

이전까지 설명한 GAN의 개념과 내용을 바탕으로 Tensorflow2를 이용하여 MNIST 이미지를 생성하는 모델을 학습시키고 해당 코드의 내용을 분석하며 실습하겠습니다.이번 실습은 아래와 같은 결과물을 생성 할 수 있습니다.심층 합성곱 생성적 적대 신경망 | Tens

2021년 7월 15일
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GAN - 논문 핵심 내용

https://papers.nips.cc/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdfG는 목적 함수의 값을 최소 값으로 만들고, D는 목적 함수의 값을 최대 값으로 만드는 방향으로 학습합니다. 따라서

2021년 7월 15일
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GAN - 개념 이해

GAN은 Generative adversarial network 의 약자로, 우리말로 생산적 적대 신경망이라는 뜻을 갖습니다. 기존의 다른 딥러닝 모델과 달리 GAN은 각자 다른 역할을 하는 2개의 모델로 학습을 진행합니다. 아래의 그림을 통해 설명합니다.Generat

2021년 7월 15일
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