컴퓨터비전/논문리뷰 썸네일형 리스트형 CR-GAN : Learning Complete Representations for Multi-view Generation 논문 리뷰 CR-GAN : Learning Complete Representations for Multi-view Generation (Yu Tian et al.) 이번 논문은 어떤 시점에서 찍은 사진을 다른 시점에서 찍은 사진으로 바꾸는 기술인 view synthesis를 다룬 논문입니다. 2018년에 IJCAI에서 발표된 논문으로 GAN을 활용하여 기존의 방법보다도 상당히 개선된 이미지를 생성하였는데요. 어떤 아이디어가 반영되었는지 살펴보겠습니다. 1. 개념소개(Abstract/Introduction) GAN을 활용하여 view synthesis 시도한 사례는 여러가지가 있었다. 다만 트레이닝한 데이터를 기반으로 하는 것이기 때문에, 트레이닝 되지 않은 데이터들이 들어오면 다소 부자연스러운 사진이 생성되었다. .. 더보기 Generative Adversarial Nets(GAN) 논문 리뷰 (2/2) Ganerative Adversarial Nets (Ian J. Goodfellow et al.) Generative Adversarial Nets(GAN) 논문 리뷰 (1/2)에서 GAN이 적대적신경망이라 불리는 이유와 이미지를 만들어내는 제너레이터가 어떤 개념에 의해 트레이닝 되는지에 대해 살펴보았습니다. 이번 파트에서는 Theoretical Results에 대해 살펴보겠습니다. 4. 이론적 적용(Theoretical Results) 알고리즘에 대한 설명을 보면 기본적으로 1편에서 설명했던 개념과 동일하다. z의 경우 G에 입력되는 노이즈들이며, x는 샘플이미지들이다. D는 이를 정확하게 구분하기 위해 첫번째 식을 최대화 시키며, G는 반대로 두번째 식의 부분을 최소화 시키는 과정을 통해 상호 발전한.. 더보기 Generative Adversarial Nets(GAN) 논문 리뷰 (1/2) Ganerative Adversarial Nets (Ian J. Goodfellow et al.) 이번 논문은 이미지 처리에서 2014년에 발표된 이후 아직까지도 굉장히 많이 연구되고 있는 GAN입니다. 이 논문은 CNN의 개념을 제시했던 얀 르쿤이라는 대가가 최근 10년간 머신러닝 분야에서 최고의 아이디어였다고 극찬할 만큼 획기적이기도 했습니다. 1. 개념소개(Abstract/Introduction) 논문에서 two-player game이라는 용어를 언급하며, 다음과 같은 개념을 제시한다. 쉽게 말해 두 시스템이 서로 싸우면서 같이 발전하는 개념인데, 첫번째는 G로 흔히 Generator라고 하는 데이터를 만들어내는 부분이 있다. "데이터 분포를 찾아낸다(captures the data distribu.. 더보기 이전 1 다음
