전체 글83 [GAN] pix2pix HD pix2pix 도 모르는 GAN 초짜지만 가보자구 [reference] https://arxiv.org/abs/1711.11585 https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs Abstract 고화질 이미지를 생성하기 위해서 conditional GAN 을 이용하고자 한다. 본 모델의 핵심: (1) novel adversarial loss (2) new multi-scale generator and discriminator architectures. 이 GAN 모델을 이용해서 사용자가 이미지를 편집할 수 있도록 (1) incorporate ins.. 2022. 2. 10. [Classification] VGGNet 요약 순서상 훨씬 전에 읽었어야 했지만 이제서야 읽는, 그리고 올리는 VGG 다. 마찬가지로 제목에서부터 요약이라고 하고 있기 때문에, 이번 포스팅에서는 말 그대로 핵심만 짚는다. 이 논문은 앞에 1,2 장에 모든 핵심이 있기 때문에 정말 금방 읽었다. 어쩌면 논문을 읽느라 많이 굴림을 당해서 일지도 [논문] https://arxiv.org/abs/1409.1556 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 요약 이 논문이 나온 시점은 AlexNet 이후로 얼마 지나지 않았을 때다. 다들 convolution을 이용하여 image 를 분류하기 위해 혈안이 되어 있을 때라는 뜻이다. 예를 들어 어떤 연구에서는 smaller 한 wind.. 2022. 2. 10. [Optimizer]AdamW "Decoupled Weight Decay Regularization" [혜림의 말로 요약하기] Adam은 일반화 성능이 안 좋다. SGD에서는 weight decay와 L2 정규화가 (수식에서) 똑같은 의미를 갖는 반면에, Adam 에서는 다르기 때문이다. Adam에서는 L2 정규화의 효과가 weight decay에 비해서 떨어진다. 따라서 weight decay를 Adam 과 함께 이용하기 위해 고안한 것이 AdamW 이다. weight decay를 더하는 식을 가중치 업데이트 식에 별도로 넣어줌으로써, weight decay와 learning rate 하이퍼 파라미터가 정규화에 주는 영향을 decouple 한 방법이다. 1. Introduction Adam 이 좋은 optimizer로 알려져 있지만.. 2022. 2. 10. [rendering]depthmap & focal, position, viewup 저번 시간에 불러왔던 teapot을 데려오자. 이번엔 반만 있는 애가 아니고 완전한 teapot이다. 그냥 렌더링 하면 이렇게 생겼다. 3D 물체는 3D로 보는게 맞지만, 공유하기에는 불편하다. 마우스로 빙글빙글 회전시킬 수 있지만 그걸 이런 텍스트로 공유하기는 어렵지 않은가? 그래서 이렇게 3D로 그리지 않고 2D로 그리면서, 입체감을 살릴 수도 있다. 렌더링의 기법 중 하나가 바로 그 depth map이다. 위 teapot의 depthmap이다. 카메라 렌즈로부터 빛을 쏘아서 반사되는 길이? 를 가지고 2D 이미지에 깊이를 반영한다. filter = vtk.vtkWindowToImageFilter() filter.SetInput(renWin) filter.SetScale(1) filter.SetInp.. 2022. 2. 8. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 21 다음
