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[Part5]Sketch2Pokemon-학습 및 테스트하기|Pix2Pix

데이터 준비하기 Generator 구성하기 Generator 재구성하기 Discriminator 구성하기 학습 및 테스트하기(현재 page) Generator와 Discriminator 학습 및 테스트 이번 스탭에서는 구현된 Generator와 Discriminator를 학습시켜보고, 스케치를 입력으로 채색된 이미지를 생성해봅시다. 먼저 학습에 필요한 손실 함수부터 정의하도록 하자. 논문의 여러 실험 결과 중 손실 함수 선택에 따른 결과의 차이는 아래와 같습니다. 레이블 정보만 있는 입력에 대해 여러 손실 함수를 사용해 실제 이미지를 만들어 낸 결과는, 일반적인 GAN의 손실 함수에 L1을 추가로 이용했을 때 가장 실제에 가까운 이미지를 생성해 내었습니다. 이번 실험에서도 두 가지 손실 함수를 모두 사용..

[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..