유진's 공부로그

CycleGAN 같은 경우엔 코드 구현을 해볼 필요가 있겠다는 생각이 들어서 스크래치로 구현을 해보았습니다 (대략 3달 전에 구현했는데 게을러서 지금에야 포스팅을 작성하게 되었습니다 ㅎㅎ) . 최대한 논문만 참고해서 구현을 하도록 노력했지만, 실제로 official code를 보지 않고서는 성능 재현이 어려운 부분도 있었습니다. 일례로, 논문에 나와있는 대로 구현할 경우 discriminator output size가 원하는 크기로 나오지 않거나 마지막 convolution layer의 경우 block이 아닌데 block으로 논문에 적어두거나 하는 문제가 있었습니다. 직접 구현을 해보니 구현을 해야만 체감할 수 있는 부분들이 있어서 즐거운 경험이었습니다. 포스팅은 구현된 코드 및 그에 따른 깨달음, 실험..

이번에 리뷰할 논문은 CycleGAN으로, 2017년 ICCV에 발표된 논문입니다. inverse mapping과 cycle consistency loss를 통해 unsupervised image-to-image translation의 성능을 끌어올린 아키텍처로 인용횟수 또한 12000회를 웃돕니다. 학습 과정의 안정성을 개선할 뿐 아니라 unsupervised learning으로 아키텍처의 generality를 높였다는 점에서 그 기여가 큰 연구입니다. 하기한 내용에 부족한 부분 혹은 오류가 있다면 댓글로 언제든 말씀 부탁드립니다. 1. Introduction image-to-image translation: 이미지 쌍을 활용해 입력 이미지와 출력 이미지 간의 mapping을 학습 하지만, 이미지 쌍 ..