style transfer 썸네일형 리스트형 Content & Style Extraction 용어정의 요약 특징 추출방법 분석결과 출처 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. 요약 본 내용에서는 학습된 네트워크 모델(VGG, ResNet 등)과 Loss functions을 이용해서 레이어 내부로부터 어떤 특징을 추출하고 활용할 수 있는지 확인할 수 있다. (해당코드는 코드구현 카테고리에 업로드 예정입니다.) 3. 특징 추출방법 학습된 모델을 VGG19를 로드하여 추출할 대상이미지를 정하고, 입력이미지에 대해서 Loss function이 최소화하도록 만들어주어 추출한 특징을 시각화하였다. 여기서 VGG19 모델에서 특징을 추출하는 부분은 총 5개의 블록으로 구성되는데, "conv1_1, conv2_1, conv3_1, conv4_1, conv5_1" 에서 차례로 연산된 특징맵을.. 더보기 Loss functions for Image Transformation 용어정의 요약 Perceptual Loss Functions Feature Reconstruction Loss Style Reconstruction Loss Simple Loss Functions Pixel Loss Total Variation Regulation 결과분석 결론 출처 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. 요약 컴퓨터비전(Computer Vision)과 영상처리(Image Processing)에는 Image Transformation이 필수적이며, 일반적으로 딥러닝 모델을 이용한 Transformation은 (1) Per-pixel Loss 와 (2) Perceptual Loss 를 최적화하는 방법을 이용하여 모델을 학습시킬 수 있다. 이때 각각의 Loss Functi.. 더보기 이전 1 다음
