싸이클 간 모델과 이미지 트랜슬레이션

과목명 :
인공지능시스템

챕터요약

싸이클 간 모델 소개
시작 시간 00:20
싸이클 간 모델은 이미지 트랜슬레이션을 위한 접근 방식으로, 서로 다른 도메인 간의 변환을 가능하게 합니다.
픽스투픽스 모델 설명
시작 시간 00:30
픽스투픽스 모델은 크로스 도메인 이미지 변환을 위한 기술로, 입력된 이미지를 다른 도메인 이미지로 변환합니다.
제너레이터와 디스크리미네이터
시작 시간 02:50
제너레이터는 이미지를 생성하고, 디스크리미네이터는 생성된 이미지와 실제 이미지를 구별하는 역할을 합니다.
픽셀 와일드로스
시작 시간 04:40
픽셀 와일드로스는 이미지 변환에서 콘텐츠 정보를 유지하기 위한 손실 함수로 사용됩니다.
데이터셋의 중요성
시작 시간 08:30
적절한 데이터셋은 모델 학습에 필수적이며, 페어 데이터셋의 부족이 문제로 지적됩니다.
싸이클 일관성 손실
시작 시간 10:00
싸이클 일관성 손실은 입력 이미지를 변환하고 다시 원래 이미지로 복원할 때의 일관성을 유지하는 방법입니다.
제너레이터 아키텍처
시작 시간 18:20
제너레이터는 인코더, 트랜스포머, 디코더로 구성되어 있으며, 각 단계에서 이미지 변환을 수행합니다.
디스크리미네이터 아키텍처
시작 시간 19:50
디스크리미네이터는 이미지를 입력으로 받아 진짜와 가짜를 구별하는 역할을 수행합니다.
모델 학습 과정
시작 시간 35:50
모델 학습은 제너레이터와 디스크리미네이터 간의 경쟁을 통해 진행되며, 손실 함수를 최소화하는 방향으로 진행됩니다.
아이덴티티 손실
시작 시간 43:20
아이덴티티 손실은 동일한 도메인에서 입력을 그대로 출력하는 것을 목표로 하는 손실 함수입니다.

추천 콘텐츠

TOP