GAN6 반응형 [GAN 논문 리뷰] RadialGAN 이번에 포스팅할 논문은 RadialGAN (Leveraging multiple datasets to improve target-specific predictive models using Generative Adversarial Networks) 입니다. 제목에서 알수 있듯이 predictive model (classifier)의 성능을 높이기 위한 GAN으로 2018ICML에 나온 논문입니다. 사실 GAN을 이용해서 데이터를 더 생성 해서 classifer의 성능을 높일 수 있을까라는 의문은 많은 사람들이 가지고 있던 의문이였습니다. GAN의 성능을 높일 수 있는 알고리즘들은 계속 발전해왔지만 이런 task에 대해서 연구가 활발히 진행되어 오지는 않았습니다. 본 논문에서는 여러 도메인(비슷한)에서 특정 .. 2022. 12. 10. 최근 인공지능 (딥러닝) 적용 사례 (분야) 딥러닝이 부흥하기 시작하면서 다양한 분야에 다양한 형태로 발전이 되어오고 있습니다. 이번 포스팅에서는 딥러닝이 쓰이는 분야에 대해 간단히 소개 해 보도록 하겠습니다. 이 외에도 다양한 분야가 있으니, 참고 하시길 바랍니다. 컴퓨터 비젼 (Computer Vision) 이미지 분류 (Image classification) 이미지 분류 : 인간이 이미지를 분류하는 성능은 약 95%정도 입니다. 인공지능 모델을 구축해서 이미지를 분류하는 대회가 2010년부터 열려왔습니다. 2010년에 우승했던 모델의 분류 성능은 약 72%입니다. 어떻게 하면 인간처럼 또는 그 이상 이미지 분류의 성능을 낼 수 있을까 많은 연구자들이 고민을 해왔습니다. 2015년 ResNet이라는 모델이 약96%의 성능을 기록하면서 나오면서 .. 2020. 6. 24. [GAN 논문 리뷰] RealnessGAN : REAL OR NOT REAL, THAT IS THE QUESTION 이번에 리뷰할 논문은 RealnessGAN (REAL OR NOT REAL, THAT IS THE QUESTION) 입니다. 2020 ICLR poster spotlight 논문으로 선정된 논문으로,, 굉장히 제목만 보면 클릭해보지 않을 수 없는 논문입니다. 먼저 RealnessGAN의 결과부터 보고 가도록 하겠습니다. 얼핏 봐도 굉장히 좋은 성능을 내는 GAN이라는 것을 알 수 있습니다. Vanilla GAN Vanllia GAN은 input의 realness를 D의 single scalar를 이용해서 추정합니다. 하지만 인간은 이미지를 인식 할때 하나의 측면만을 보면서 인지 하지 않죠. 각도, 질감, 조합 등 다양한 측면과 기준을 고려합니다. 그러므로, 이 single scalar 값은 generat.. 2020. 5. 7. [GAN 논문 리뷰] Augmented Cyclic Adversarial Learning For Low Resource Domain Adaptation 이번에 포스팅할 논문은 ICLR 2019 poster로 accept된 Augmented Cyclic Adversarial Learning For Low Resource Domain Adaptation 이라는 논문입니다. 이 논문은 CycleGAN을 이용해 조금(?) 변형시켜 target domain의 데이터가 적을 때에 domain adaptation에 적용한 논문입니다. 우선 논문에 대해 리뷰하기 전에 Cycle GAN에 대해서 알아야합니다. Cycle GAN은 워낙 유명한 논문이라 대부분의 사람들이 아실거라 생각합니다. 아래와 같이 X domain과 Y domain을 서로 치환? 할수 있는 GAN모델이죠. 보통은 style transfer로 관련해서 많이 알고 있는데 본논문의 저자들은 domain a.. 2019. 4. 4. [GAN논문 리뷰] Discriminator Rejection Sampling 이번에 포스팅할 논문은 Discriminator Rejection Sampling (DRS) 이라는 논문으로 (https://arxiv.org/pdf/1810.06758.pdf) 2019 ICLR에 accept된 논문입니다. GAN의 disicriminator만 건드린 논문인데 GAN모델 성능지표(IS, FID)에서 SOTA를 찍었습니다. (그런데 동시에 ICLR에나온 BigGAN(DeepMind)이란 논문이 이 논문의 성능 대비 2배이상 SOTA를 찍었습니다...ㅎㅎ) 현시점에서 GAN SOTA는 BigGAN입니다. 그럼에도 불구하고 이 논문을 리뷰하는 이유는 아이디어가 직관적이고 흥미롭기 때문입니다. DRS는 이 전시점의 SOTA 모델인 Self-Attention GAN (SAGAN) 을 basemo.. 2019. 1. 7. [GAN 논문 리뷰] DeLiGAN : Generative Adversarial Networks for Diverse and Limited Data 이번에 리뷰할 논문은 DeLiGAN : Generative Adversarial Networks for Diverse and Limited Data 입니다. 2017 CVPR에 accept된 논문이며, 제목에서 알 수 있듯이, 제한된 데이터 상황에서의 GAN을 어떻게 잘 만들수 있는까에 관한 논문입니다. 일반적인 GAN의 경우에는 image modality 의 다양성을 확보하기 위해 많은 양의 데이터를 필요로 합니다. 본 논문에서는 mixture model을 통해 latent generative space를 reparameterize하고 GAN을 통해 mixture model들의 parameter를 학습시키는 구조를 제안 하였습니다. 이를 통해 제한된 데이터를 가지고 학습시켰을 때 다른 GAN에 비하여 .. 2018. 6. 2. 이전 1 다음
