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 ..
