반응형 전체105 [논문 리뷰] Self-Attention Generative Adversarial Networks 안녕하세요. 🌟오늘은 현재 가장 핫한 attention을 GAN에 적용한 논문에 대해 리뷰를 해보겠습니다. Abstract 이 논문에서는 Self-Attention Generative Adversarial Network, 줄여서 SAGAN에 대해 다룬다. 이 모델은 1) attention-driven, 2) long-range dependency modeling을 이용했다고 한다. 전통적인 convolutional GAN은 고해상도의 디테일을 저해상도 feature map에서의 부분적인 local points의 함수로만 만들어낸다. 하지만, SAGAN에서의 디테일한 부분들은 모든 feature locations으로부터의 cue(신호? 큐사인)을 이용해서 만들어내진다. ( 즉, 디테일한 부분 생성이 이미지.. 2021. 3. 1. 일기) 2021년 2월 회고 2021년 2월의 마지막날(사실 12시가 넘어 벌써 3월이긴 하지만...) 2월 한달동안 어떻게 살았는지 한번 또 체크해보고자 한다. ✔️✔️: 만족스러울 정도로 달성하고 있음. ✔️ : 달성은 했으나 만족스럽지 않음. ❌ : 달성 안함. 1. 운동 (일주일에 4번 이상) 👉🏻 일주일 3번 요가, 근력운동 1번 정도 인것 같다. 근력운동을 더 늘려야 겠다. ✔️ 2. 핸드폰 줄이기 (스크린 타임 2시간 이하) 👉🏻1월보다 많이 늘어 하루에 6시간정도이다.. 클럽하우스에 가입하면서 많이 늘었는데 정말 듣고싶은 클럽하우스 방만 참여하고 배경으로 틀어놓는 경우는 줄여야겠다. ❌ 3. 아침 7시반 기상 👉🏻 전화영어 덕분에 7시 15분에 기상하는데 전에 더 일찍일어나려던 계획은 못지키고 있다. 3월부터 다시 6.. 2021. 3. 1. [논문 리뷰] U-GAT-IT: UNSUPERVISED GENERATIVE ATTEN- TIONAL NETWORKS WITH ADAPTIVE LAYER- INSTANCE NORMALIZATION FOR IMAGE-TO-IMAGE TRANSLATION 오늘은 2019년에 발표된 image-to-image translation 논문 중 하나인 U-GAT-IT모델에 대해 리뷰를 해보도록 하겠습니다. Abstract 이 논문에서는 unsupervised image-to-image translation의 새로운 방법을 제시한다. Attention 모듈과 새로운 learnable normalization function(AdaLIN)을 통합한 방법이라 설명할 수 있다. 각각의 역할은 다음과 같다. ✔️ 1. Attention 모듈 source와 target 도메인을 어텐션 맵(obtained by the auxiliary classifier)을 기반으로 구분하면서 모델이 더 중요한 영역에 집중하도록 한다. 이전에 어텐션을 사용한 모델들은 도메인 간의 geome.. 2021. 2. 22. [논문 리뷰] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 딥러닝 스터디에서 발표한자료입니다. 2021. 2. 10. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 27 다음 728x90 반응형
