deep learning7 [논문 리뷰] Deep Photo Style Transfer 0. Abstract 생략 1. Introduction - photographic style transfer은 reference style photo을 다른 input photo로 transfer하려는 것인데, 여기서 오래전부터 발생하는 문제가 있었다. - 여태까지 존재하는 테크닉들은 scene의 다양성이나 이들이 다룰 수 있는 transfer들 그리고 그들이 얻을 수 있는 stylistic match 결과의 신용도에서 제한이 되어 왔다. - 해당 논문에서는 broad(다양성)하고 faithful(신용도)한 deep learning model인 photographic style transfer를 제안한다. - 기존에서는 비록 input과 reference style 이미지들이 photograph이더라도,.. 2022. 3. 3. [논문 리뷰] Domain-Adversarial Training of Neural Networks 0. Abstract - 생략 1. Introduction - Domain adaptation(DA)란, Source domain에서 Target domain으로 mapping해주는 shift가 존재 할때 discriminative classifier나 다른 predictor를 학습하는 것을 말한다. - 이러한 shift를해주는 mapping이 존재하기 때문에 source domain 배운 classifier로 target domain에 적용할 수 있게 된다. - 기존의 paper에서는 domain adaptation이 fixed한 feature에서 일을 수행한다고 말한다. (이게 무슨 소리냐면, 우리가 source에서 배우는 feature가 원하는 target domain에서의 변환이 가능하게 하기 위.. 2022. 2. 26. [논문 리뷰]DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution 0. Abstract - 생략 1. INTRODUCTION - 기존의 DCNNs(Deep Convolutional Neural Networks)은 CNN의 특성인 invariance(maxpooling, softmax 등을 거치면 위치에 대한 정확한 정보가 사라짐) 덕분에 abstract data 에 대해 배울 수 있게 되어 classification task의 성능이 좋게 됨. -그러나 이러한 invariance의 특성은 spatial information을 abstract하게 만들고, dense prediction tasks- 정확한 예측을 위한 일들(e.g. semantic segmentation)에는 악영향(hamper)를 끼치게 됨. * Three challenges in application .. 2022. 2. 24. FOV(Field of View) : Field of view의 약자로 말 그대로 시야 이다. 센서의 크기와 렌즈 배율에 따라 FOV는 달라진다. 2022. 2. 20. 이전 1 2 다음
