🎠 CycleGan 이미지 생성 모델

 

 

 

 

 

👩‍💻 Git-hub Link: https://github.com/SohyeonKim-dev/CycleGAN

GitHub - SohyeonKim-dev/CycleGAN: 2022 HYPER cycle-GAN 공모전

 

 

 

 

 

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👩‍💻 느낀 점

 

 

1) 생각보다 코드 해석은 어렵지 않았다. 

 

2) 상상 이상으로 훈련하는데 시간 많이 걸림 🤢

 

3) 공모전 준비로 책도 찾아 읽었는데, 처음으로 탐독해봤다. 

   (미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트, 데이비드 포스터)

   필요한 부분만 찾아서 읽고, 나머지 부분은 빠르게 속독했는데,

   몇 시간 안에 한 권을 다 읽을 수 있었다. 효율성이 아주 괜찮은 것 같다. 😗

   원래는 책을 처음부터 끝까지 싹 읽는걸 좋아하는데, 오늘 읽은 다른 책에서

   (코딩을 지탱하는 기술, 니시오 히로카즈) 필요한 부분만 찾아 읽는 것도 방법이라고,

   책을 다 읽고 이해해야 한다는 부담감이, 새로운 기술에 대한 호기심을 막아서는 안된다는 내용에 크게 깨달음을 얻었다.. ㅋ.ㅋ

 

4) 다음에는 다른 GAN 모델들도 도전해봐야겠다! (CycleGAN + a)

 

5) 딥러닝 처음 배우던 시절이 떠올랐다. . 때는 바야흐로 2021년, ... 🥲

 

 

 

 

 

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🖼  수행 결과 이미지

 

 

 

 

첫번째 에폭

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

🥲 시간이 너무 많이 걸려서, 에폭 40 중에 15까지만 돌리고, 적용해봤다.

 

 

 

 

 

말 🐴 -> 얼룩말 ! 만들어놓고 보니 더 신기하구만 :)

 

 

 

 

 

 

 

 

출처: https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/cyclegan?hl=ko 

📚 참고한 책 [ 미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트 (데이비드 포스터)

+ 도움될 만한 사이트: https://paperswithcode.com