image generation 썸네일형 리스트형 EdgeConnect: Generative Image Inpainting with Adversarial Edge Learning 용어정의 요약 학습방법 Edge Generator Image Completeion Network Edge Information & Image Mask Training Setup & Strategy 결과분석 Qualitative Comparison Quantitative Comparison Ablation Study 결론 출처 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. 요약 기존에 연구되었던 Inpainting 기술은 (1) Diffusion-based method, (2) Patch-based method 그리고 (3) Learning-based method 로 나뉘어져있고 각 방법들은 다음과 같이 간단히 설명할 수 있다. (1) Diffusion-based method 삭제된 영역에 인.. 더보기 Deep Convolutional Generative Adversarial Nets(DCGANs) 용어정의 요약 학습방법 결과분석 Memorization Vector Arithmetic 결론 출처 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. 요약 초기 GAN 모델은 학습 시 재현성부분에서 한계가 있다. 즉, GAN에서는 생성모델인 Generator가 "매번 같은 학습방식에서도 비슷한 수준의 성능을 가진 데이터를 생성해낼 수 있느냐"에 대한 부분을 보장할 수 없었다. 이 부분과 연관하여 학습과정에서 오히려 실제 데이터의 분포를 따라가지 못하고 학습이 전혀되지 않는 Model Collapsing 현상도 존재하였다. DCGAN에서는 이러한 한계를 개선하고자 하였는데, 이름에서 알다시피 Fully Connected Layer를 Convolution Layer 로 대체하였고, Batch Norm.. 더보기 이전 1 다음
