누누와데이터

1. Introduction # Goal of this paper - 모네의 그림과 실제 그림을 일일이 대조 시켜서 학습하지 않아도, 대상 이미지에 모네의 화풍을 적용시킬 수있다 - 이를 위해서 모네의 그림에 대한 도메인 dataset과 풍경 그림에 대한 도메인 dataset만 있으면 된다. - 논문의 목적은 paired training examples이 없어도, image collection에서 특별한 특징들을 발견하고 이러한 것들을 어떻게 다른 image collection에 적용시킬 수 있는지를 설명하는 것이다. # Paired vs Unpaired - paired training data 은 x_i, y_i 각각이 대응되 paired dataset 이다. - unpaired training dat..

1.기존의 Deep Neural Network 정규화 방식의 문제 Neural Network를 안정적으로 잘 학습시키려면, (1) Input 부분에서 정규화 기법을 사용하고 (2)각 층의 weight를 √(n/2) 로 나누어 표준화를 진행한다. 하지만 Layer가 깊어질수록 input 부분에서 정규화한 효과가 없어진다(내부 공변량 변화 : Internal Covariate Shift) 이전 파라미터들이 업데이트 됨에 따라 다음에 번에 있는 Hidden Layer들의 입력 분포가 변경 됩니다. 이는 Layer가 깊을수록 심화될 수 있습니다. 2.Internal Covariate Shift Internal Covariate Shift(내부 공변량 변환)는 학습 도중 신경망 파라미터 변화에 의해서 발생되는 신..

Preprocessing for classification A weighted Light Field Descriptor (LFD) scheme is chosen as the method of feature extraction, and the generated images are fed as inputs to the CNN [1] 각각의 3D 모델링 데이터의 정십이면체의 정점에 20 대의 카메라를 배치하여 다양한 뷰에서 3D 모델의 이미지들을 캡처한다.(20대는 [1] 기준) 이렇게 캡처된 이미지들은 일치하는 CAD model label에 맞게 assigned된다. 딥러닝 학습 시 3D CAD 데이터 augmenting By observing the 3D objects in each category, an..