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[GAN 시리즈][StyleGAN] A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks -2편
논문 리뷰

[GAN 시리즈][StyleGAN] A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks -2편

StyleGAN은 PGGAN 구조에서 Style transfer 개념을 적용하여 generator architetcture를 재구성 한 논문입니다. 그로 인하여 PGGAN에서 불가능 했던 style을 scale-specific control이 가능하게 되었습니다. Paper 원문: StyleGAN: A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks StyleGAN official code(Tensorflow): https://github.com/NVlabs/stylegan 본 포스팅은 StyleGAN 2편으로 StyleGAN 1편을 읽고 오시면

cyclegan

CycleGAN을 이용한 X-ray 이미지 style transfer

목표 의료 영상은 사용자에 따라 선호하는 스타일이 있습니다. 그렇다보니 영상 데이터를 이용하는 경우 문제점이 발생합니다. 예를 들어 머신러닝을 진행할 때 영상 별 스타일 차이로 인해 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 CycleGAN을 이용하여 각 style domain 사이의 style transfer 작업을 해주는 모델을 만들고자 했습니다. style transfer가

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TF 1에서 TF 2로 porting하기

인턴 기간 동안 진행했던 CycleGAN code porting을 진행하면서 배웠던 버전 간의 차이점과 tensorflow 2를 사용하면서 썼던 api들에 대해 설명하려고 합니다. 기존의 코드는 tensorflow 1.8 버전으로 작성되었고 프로젝트를 진행했던 시점에서 최신 버전인 2.2버전으로 수정하였습니다. 코드를 수정하면서 기능적으로 달라진 부분은 다음과 같습니다. Red CNN, WGAN VGG, Cyclegan, Cycle Identity 4종류의