Hello Data

지난 번에 CycleGAN 논문 리뷰를 진행했었는데요, 최근 스터디에서 cycleGAN을 이용해 프로젝트를 진행하려고 해서 빨리 찾아서 공부해봤습니다. 생성자 class Generator(nn.Module): def __init__(self, img_channels,num_features = 64, num_resblock = 9): super(Generator, self).__init__() self.initial = nn.Sequential( nn.Conv2d(img_channels, num_features, kernel_size = 7, stride = 1, padding = 3, padding_mode = 'reflect'), nn.ReLU(inplace = True) ) self.down_bloc..

논문의 full 제목은 "Unpaired Image to Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks)이다. 이번에 스터디에서 캐글에서 열고 있는 대회에 참여하기 위해 CycleGAN을 공부하기로 했고 논문을 읽게되었다. 수식이 다른 논문에 비해 많이 나오지 않아서 어렵지는 않았지만 여러 논문들을 참고한 것이 읽으면서 느껴졌다. 기존의 논문리딩처럼 처음부터 읽어보겠습니다. Introduction 모네는 본인의 눈에 보이는 것을 화풍에 담았습니다. 과연 모네가 지금 우리세계의 풍경을 본다면 어떻게 담아낼 수 있을까요? 이러한 궁금증으로 시작합니다. 본 논문에서의 목표는 하나의 이미지의 특징을 다른 이미지로 옮기는 것이라고 합니다. (capt..