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[Part2]Sketch2Pokemon-Generator 구성하기|Pix2Pix

데이터 준비하기 Generator 구성하기(현재 page) Generator 재구성하기 Discriminator 구성하기 학습 및 테스트하기 Generator 구성하기 이제부터 본격적으로 Pix2Pix 구조를 구현해보고자 한다. 앞서 cGAN과 같이 Tensorflow의 Subclassing 방법을 이용해 모델을 만들어볼 것이다. Generator의 구성요소 알아보기 먼저, 아래의 사진은 Pix2Pix 논문에서 Generator를 구성하는데 필요한 정보인데, 한번 읽어보도록 하자. Question 논문에서 표기한 encoder의 "C64"는 어떠한 하이퍼 파라미터를 가진 레이어들의 조합을 나타내는 것일까??? 64개의 4 * 4 필터에 stride 2를 적용한 Convolution → 0.2 slope의..

[발달심리]태아 발달 과정

태아 발달 과정 태아 발달이 유아기부터 시작되는 것으로 생각할 수 있지만, 태아시기 때도 발달과정의 중요한 부분으로 간주됩니다. 태아 발달은 미래의 심리발달의 단계를 결정하는데 도움이 되는 놀라운 변화의 시기입니다. 태아기 동안 뇌는 발달하지만 어린 시절 초기에는 더 많은 변화를 겪을 것입니다. 태아 발달 과정에서 발생하는 세 가지 중요 단계를 한번 알아보도록 하겠습니다. 임신 후 첫 2주를 배아 단계라고 하며, 3 ~ 8주를 배아기, 9 주부터 출생까지의 시간을 태아기라고 합니다. 배아 단계 배아 단계는 정자와 난자 세포가 두 개의 나팔관 중 하나에 결합하여 시작하게 됩니다. 접합자(zygote)라고 알려진 수정란은 자궁까지 이동하는데, 일주일 정도 걸리는 기나긴 여행입니다. 이후 세포 분열을 통해 임..

[Part1]Sketch2Pokemon-데이터 준비하기|Pix2Pix

한강 한강 볼 것이 많아 총 5개의 목차로 나누었습니다. 데이터 준비하기(현재 page) Generator 구성하기 Generator 재구성하기 Discriminator 구성하기 학습 및 테스트하기 데이터 준비하기 이번에는 앞서 알아본 pix2pix 모델에 대해 직접 구현하고 실험하는 시간을 가져보려합니다. 사용할 데이터셋은 Sketch2Pokemon 이라는 데이터셋으로 아래 링크에서 다운 받을 수 있습니다. Sketch2Pokemon info 위 출처에는 학습용 데이터셋에 830개의 이미지가 있으며, 각 (256 * 256) 크기의 이미지 쌍이 나란히 붙어 (256 * 512) 크기의 이미지로 구성되어 있습니다. import os data_path = "/content/drive/MyDrive/data..

배치 정규화-신경망 훈련 속도 향상|Neural Network

뉴럴 네트워크(Neural Network) AI의 기본 구성 요소 중 하나로 매우 매우 복잡하게 이루어져 있다. 뉴럴 네트워크를 사용하는 경우의 중요한 문제 중 하나는 CPU는 물론 GPU에서도 네트워크의 트레이닝에 시간이 오래 걸린다는 것이다. 신경 네트워크는 Back Propagation 알고리즘을 사용하여 문제을 진행한다. 역전파(Back Propagation)를 통해 뉴런은 얼마나 많은 오차를 발생했는지를 학습하고 스스로 오차를 수정한다. 즉, "weights"와 "biases"를 수정한다. 이것에 의해, 입력이 주어졌을 때 올바른 출력을 생성하기 위해 문제를 학습한다. Back Propagation 에는 각 레이어의 구배를 계산하여 역방향으로 전파하는 작업이 포함되어 있다. [The BackPr..

[Tip]Colab 노트북 바로 열기|Github

git에 올라와있는 ipynb 파일을 colab으로 바로 열 수 있는 방법이 있죠. 사용하는 방법은 nbviewer 파일을 여는 것과 비슷한 방법인데요. 사용법은 아래와 같습니다. 만약 git 에 올라온 주소가 아래일 경우 https://github.com/zzocojoa/AIFFEL_EXP.github.io/blob/main/Exploration/%5BE-17%5DSegmentation%20map%E1%84%8B%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%20%E1%84%83%E1%85%A9%E1%84%85%E1%85%A9%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%86%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B5%20%E1%84%86%E1%85%A1%E1%86%AB%E1%84%83%E1..

[Part3]난 스케치 넌 채색을... |GAN-Pix2Pix

이전 투고에서는 Generator 구성, Discriminator 구성, 학습 및 테스트를 진행해보았습니다. 이번 시간에는 이미지를 입력으로 하여 원하는 다른 형태의 이미지로 변환시킬 수 있는 GAN model을 알아보도록 합시다. 목차 GAN의 입력에 이미지를 넣는다면? Pix2Pix 1. GAN의 입력에 이미지를 넣는다면? 지금까지 cGAN에 대해 알아보고 실험해 보면서, 작은 조건만으로 우리가 원하는 클래스의 이미지를 생성할 수 있음을 확인해보았다. 만약 입력 자체가 조건이 된다면 어떻게 될까??? cGAN과 같이 클래스 레이블 등의 조건을 함께 입력하는 것이 아니라, 조금 더 자세하게 내가 원하는 이미지를 얻기 위해 이미지를 조건으로 줄 수 없을까???? 이번에는 Pix2Pix는 기존 노이즈 입력..

[Part2]난 스케치 넌 채색을... |TF2-GAN

In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) ⛳ 나는 스케치를 너는 채색을..... ⛳¶ 목차¶ 내가 원하는 숫자 이미지 만들기 (1) Generator 구성하기 내가 원하는 숫자 이미지 만들기 (2) Discriminator 구성하기 내가 원하는 숫자 이미지 만들기 (3) 학습 및 테스트하기 3. 내가 원하는 숫자 이미지 만들기 (1) Generator 구성하기¶ 이제부터는 앞에서 계속 비교해온 GAN과 cGAN을 각각 간단하게 구현하고 실험해 보자. 간단한 실험을 위해 MNIST 데이터셋을 이용할 것이다. TF2-GAN 데이터 준비하기¶ tensorflow-datasets 라이브러리에서 간단하게 MNIST 데이터셋을..

[Part1]난 스케치 넌 채색을... |GAN

In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) ⛳ 나는 스케치를 너는 채색을..... ⛳¶ 들어가며..¶ 2014년 GAN(Generative Adversarial Networks)이 세상에 나타난 이후, Computer Vision 및 다양한 분야에서 많은 관심을 받아 활발하게 응용되면서 빠르게 발전해 왔다. 오늘은 이미지 생성 모델로 사용되는 일반적인 GAN에 조건을 부여하여 내가 원하는 유형의 이미지를 생성해 낼 수 있도록 하는 방법에 대해 알아보자. 오늘 진행할 내용에는 Tensorflow로 신경망을 구현하는 과정을 보고 이해하는 부분이 많다. 학습 목표¶ 조건을 부여하여 생성 모델을 다루는 방법에 대해 이해 cG..