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CELEBA

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[DeepLearning] GAN 모델 활용_CelebA얼굴 이미지 구분_2 지난 CelebA 데이터셋의 모델 생성에 이어서 더 나아간 GAN 학습 사례를 보겠습니다. 생성자와 판별자 class를 제작하고 celebA의 데이터셋을 2만장만 뽑아 각각 에포크를 한번 돌린 상황이었습니다. 에포크가 높지 않아서인지 이목구비가 뚜렷하게 나오진 않고 형태만 겨우 유지하고 있는 이미지를 보여주고 있습니다. 새로 알아낸 것 문법 착오로 인해서 에포크가 제대로 돌아가지 않았습니다. EPOCHS = 10 for epoch in range(EPOCHS): print(f' 에포크 = {epoch+1}') for image_data_tensor in celeba_dataset: D.train(image_data_tensor, torch.cuda.FloatTensor([1.0])) D.train(G.f..
[DeepLearning] GAN 모델 활용_CelebA얼굴 이미지 구분_1 적대적 생성 신경망, GAN 모델을 활용해서 사람의 얼굴 이미지를 학습시키는 모델을 재현시켜 보겠습니다. 이번 시간에는 딥러닝 세계에서 유명한 데이터셋 중 하나인 CelebA를 활용해서 20만 개 이상의 사람들(유명인)을 학습시키고 아예 새로운 인물의 얼굴 이미지를 만들어주는 신경망 모델을 제작해보겠습니다. ※ 원본 데이터셋의 저작권은 CUHK(The chinese university of Hong Kong)에서 보유하고 있습니다. CelebA Dataset (cuhk.edu.hk) CelebA Dataset Details CelebFaces Attributes Dataset (CelebA) is a large-scale face attributes dataset with more than 200K ce..

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