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1. Abstract
1.1 현황
- 사람은 생물학적 제한 때문에 주위 환경의 일부와만 상호작용을 할수 있다보니 주위 환경을 관척한 정보로 공간적인 관계를 추론할수 있도록 학습하였다.
1.2 소개
- 사람과 마찬가지로 기계도 연산량에 있어서 제약을 가지고 있으므로, 좌표 조건부 GAN(COCO-GAN)을 소개하는데 이 모델의 생성자는 공간적 좌표를 조건으로 하는 파츠들을 이용해서 이미지를 생성해낸다.
- 판별자의 경우 일관성과 지역적 외양, 에지 크로싱 연속성을 가지도록 패치들이 합쳐진것이 실제인지 아닌지 판별하도록 학습한다.
- 학습 과정에서 전체 이미지를 조정하지 않더라도, COCO-GAN은 최신의 고품질 이미지들을 만들어 낼수가 잇다.
- 생성시킨 이미지들을 추가하여, COCO-GAN은 기존의 훈련 샘플들보다 더 많은 이미지를 만들수가 있으며, 이를 beyond-boundary generation이라고 부른다.
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