PyTorch구현 실전 - CycleGAN 모델 구현하기 GAN은 Generator와 Discriminator 두 모델로 구성되어 있고, 각 모델에 대해 손실을 최적화하는 방식으로 학습이 진행됩니다. 먼저 Generator에 대한 구조를 논문으로부터 살펴보겠습니다. 먼저, 사용한 생성자는 입력되는 이미지의 해상도에 따라 residual blocks가 다른 것을 알 수 있습니다. 이를 Generator 생성자의 인자로 지정할 수 있도록 하겠습니다. ... PyTorch논문구현PyTorch실전PyTorch구현PyTorch 실전 - CycleGAN 학습 과정 구현하기 F), 2개의 구별자( D_x x, L를 생성자와 구별자는 다음과 같은 목적을 가집니다. \mathcal{L}_{GAN} 그런데, 이를 실질적으로는 활용하지 않고 GAN 문제에서 더 좋은 퀄리티의 이미지를 생성하기 위해 다음과 같이 손실을 정의합니다. 생성자에서는 구별자를 통과했을 때 진짜 이미지이도록 하는 GAN 손실, 두 생성자를 통과했을 때의 cycle-consistancy 손실, 일부... PyTorch논문구현PyTorch실전PyTorch구현PyTorch 실전 - CycleGAN 테스트 과정 구현하기 이전 포스트에 구현한 대로 학습 데이터셋으로 CycleGAN 모델을 학습했으면 그 다음으로 테스트 과정을 구현하는 것이 마지막 과정이라고 할 수 있겠습니다. 이 포스트에서는 학습된 가중치를 가져와서 테스트 이미지에 적용해 보고, 모델을 통과한 이미지가 잘 변환이 되었는지 살펴보도록 하겠습니다. 학습 단계와는 다르게 모델을 통과하는 것이 전부이므로, 상대적으로 코드가 간단한 편입니다. 여기서 ... PyTorch논문구현PyTorch실전PyTorch구현PyTorch 실전 - CycleGAN 학습 파이프라인 구성하기 이전 포스트들에서는 전체적인 그림에 해당하는 CycleGAN 모델과, 모델들을 학습하기 위해 손실을 계산하고 역전파 알고리즘을 수행하는 코드를 구현하였습니다. 그 중 apple2orange.zip 파일의 압축을 풀면 다음과 같은 디렉토리 구조를 볼 수 있습니다. 또한, 이미지를 바로 입력에 넣지 않고 텐서로 만들고 정규화하는 작업들을 transform으로 정의하게 되는데, 여기서 사용하는 변... PyTorch논문구현PyTorch실전PyTorch구현PyTorch
실전 - CycleGAN 모델 구현하기 GAN은 Generator와 Discriminator 두 모델로 구성되어 있고, 각 모델에 대해 손실을 최적화하는 방식으로 학습이 진행됩니다. 먼저 Generator에 대한 구조를 논문으로부터 살펴보겠습니다. 먼저, 사용한 생성자는 입력되는 이미지의 해상도에 따라 residual blocks가 다른 것을 알 수 있습니다. 이를 Generator 생성자의 인자로 지정할 수 있도록 하겠습니다. ... PyTorch논문구현PyTorch실전PyTorch구현PyTorch 실전 - CycleGAN 학습 과정 구현하기 F), 2개의 구별자( D_x x, L를 생성자와 구별자는 다음과 같은 목적을 가집니다. \mathcal{L}_{GAN} 그런데, 이를 실질적으로는 활용하지 않고 GAN 문제에서 더 좋은 퀄리티의 이미지를 생성하기 위해 다음과 같이 손실을 정의합니다. 생성자에서는 구별자를 통과했을 때 진짜 이미지이도록 하는 GAN 손실, 두 생성자를 통과했을 때의 cycle-consistancy 손실, 일부... PyTorch논문구현PyTorch실전PyTorch구현PyTorch 실전 - CycleGAN 테스트 과정 구현하기 이전 포스트에 구현한 대로 학습 데이터셋으로 CycleGAN 모델을 학습했으면 그 다음으로 테스트 과정을 구현하는 것이 마지막 과정이라고 할 수 있겠습니다. 이 포스트에서는 학습된 가중치를 가져와서 테스트 이미지에 적용해 보고, 모델을 통과한 이미지가 잘 변환이 되었는지 살펴보도록 하겠습니다. 학습 단계와는 다르게 모델을 통과하는 것이 전부이므로, 상대적으로 코드가 간단한 편입니다. 여기서 ... PyTorch논문구현PyTorch실전PyTorch구현PyTorch 실전 - CycleGAN 학습 파이프라인 구성하기 이전 포스트들에서는 전체적인 그림에 해당하는 CycleGAN 모델과, 모델들을 학습하기 위해 손실을 계산하고 역전파 알고리즘을 수행하는 코드를 구현하였습니다. 그 중 apple2orange.zip 파일의 압축을 풀면 다음과 같은 디렉토리 구조를 볼 수 있습니다. 또한, 이미지를 바로 입력에 넣지 않고 텐서로 만들고 정규화하는 작업들을 transform으로 정의하게 되는데, 여기서 사용하는 변... PyTorch논문구현PyTorch실전PyTorch구현PyTorch