제목
Multimodal Unsupervised Image-toImage Translation (2018.04)
저자
NVIDIA / Xun Huang, Ming-Yu Liu, Serge Belongie, Jan Kautz
Abstract
Unsupervised Image-to-Image 번역 문제는 비전에 있어서 도전적인 문제이다. 기존의 Unsupervised Image-to-Image문제는 지나치게 단순화된 가정을 하여 일대일 매핑 모델링을 하게 된다. 그 결과 소스 이미지로 부터 다양한 출력을 생성하지 못한다는 한게가 있다. 본 논문에서는 단순화된 과정으로 인한 출력의 한계를 해결하기 위하여 Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation 을 제안한다.
Reference
1. 논문(MUNIT) : arxiv.org/abs/1804.04732
2. 유튜브 개념 및 코드 설명 : https://www.youtube.com/watch?v=yOLE9aCWAN4
'AI (Artificial Intelligence) > 논문 리뷰' 카테고리의 다른 글
[GAN 기초] GAN이란 무엇인가? Loss 함수는 어떻게 계산하는가 (0) | 2021.02.23 |
---|---|
[유튜브 논문 리뷰, pr-16] You only look once: Unified, real-time object detection(2015.06) (0) | 2021.02.07 |
[개념 설명] Object Detection 평가 방법[2](IOU, AP, mAP) (0) | 2021.02.02 |
[개념 설명] Object Detection 평가 방법[1] (0) | 2021.01.31 |
[개념 설명] AI vs Machine Learning vs Deep Learning (0) | 2020.10.25 |