GaN (4) 썸네일형 리스트형 [DeepLearning] GAN을 활용한 새로운 산타클로스 얼굴 만들기 feat_Dropout 기법 지난 시간에 생성한 산타클로스 이미지의 GAN 생성 모델. 이번에는 성능 향상을 위해서 Dropout을 다시 조정해보았습니다 지난번 IS THAT SANTA? 를 활용한 모델에서는 이미지를 학습하고 생성자 VS 판별자를 갖고 있는 GAN을통해 epoch 100회, 200회, 추가적으로 150회 까지 진행했었습니다. (실제로는 공개하지 않았지만 이 코드는 10회 → 20회 → 50회 → 90회 등 수많은 테스트가 존재했습니다) 추가적으로 Discriminator (판별자)에 여러가지 시도를 진행하던 중, 이런 의식이 생겼습니다. 다른 딥러닝 모델에서 사용한 Dropout을 더해서 실험해보면 어떨까? 물론 이미 최적화를 진행해본 생성자, 판별자 구조에 dropout, early stop등 추가적인 기능을 넣.. [DeepLearning] GAN을 활용한 새로운 산타클로스 얼굴 만들기 산타가 오는 겨울이 지나고, 많은 인파들 사이에 숨어버렸다고 합니다. 숨어있는 산타의 얼굴을 찾아 새로운 산타를 만들어 볼까요? 이번 신경망에서도 GAN(생성 적대적 신경망)을 사용할 예정입니다. 오늘 가져올 kaggle 데이터는 Is that santa? (Image Classification) 데이터셋으로 데이터 자체는 분류모델을 통해 실제 santa와 산타로 위장한(전혀 다르게 생길때도 있음) not a santa를 찾는 데이터셋 입니다. 다만 not a santa는 RNN이나 Resnet을 활용해서 많은 분들이 접근하고 있는 코드이기에 필자는 따로 train에서 산타 이미지만 추출해서 새로운 이미지를 만들어볼 계획입니다. 실제 데이터셋 (kaggle) IS THAT SANTA? (Image Cla.. [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.. 이전 1 다음
