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컴린이 탈출기/Vision

컴린이 탈출기/Vision 2020. 3. 15. 진짜 같은 고화질 가짜 이미지 생성하기, StyleGAN https://towardsdatascience.com/explained-a-style-based-generator-architecture-for-gans-generating-and-tuning-realistic-6cb2be0f431 Explained: A Style-Based Generator Architecture for GANs - Generating and Tuning Realistic… NVIDIA’s novel architecture for Generative Adversarial Networks towardsdatascience.com towards data science의 위 글을 번역한 글입니다! 오역한 부분이나 자연스러운 표현을 위해 의역한 부분이 있을 수 있습니다. 별(*)로 시작하는..
컴린이 탈출기/Vision 2020. 3. 13. GAN과 확률분포(probability distribution) 들어가기에 앞서... GAN 이론을 공부하다 보면, '확률분포(probability distribution)' 개념이 계속 등장합니다. 하지만 올해로 통계학과 2학년이나 다름없는 저에게는 선뜻 이해하기 어려운 개념이었습니다.😥 대부분의 글, 발표자료 역시 자세한 설명 없이 넘어가고 있어, 공부 내용을 정리할 겸 글을 작성하게 되었습니다. 제가 공부하고 이해한 선에서 글을 적다 보니, 잘못된 내용이나 표현이 있을 수 있습니다. 그런 부분에 대한 지적은 댓글로 남겨주시면 감사하겠습니다. :) 확률분포 딥러닝 이야기를 꺼내기 전에 확률분포가 무엇인지를 알아보도록 하겠습니다! '확률분포(probability distribution)'는 확률 변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수를 의미합니다. 가장 쉬운..
컴린이 탈출기/Vision 2020. 3. 4. CycleGAN을 만든 사람이 한국인이라고? CycleGAN 논문 뜯어보기 https://arxiv.org/abs/1703.10593 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks Image-to-image translation is a class of vision and graphics problems where the goal is to learn the mapping between an input image and an output image using a training set of aligned image pairs. However, for many tasks, paired training data will not be a arxiv.org Cycle GAN 논문을 정리 및..
컴린이 탈출기/Vision 2020. 2. 27. Pytorch(파이토치) DCGAN 튜토리얼, 함께 따라해요! https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html DCGAN Tutorial — PyTorch Tutorials 1.4.0 documentation Note Click here to download the full example code DCGAN Tutorial Author: Nathan Inkawhich Introduction This tutorial will give an introduction to DCGANs through an example. We will train a generative adversarial network (GAN) to generate new celebrities af pytorch.org 파이토치 공식 홈..

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