4월 둘째 주
개인적으로 이번주는 과제와 발표 및 해야 할 일들이 겹쳐 목요일까지 너무 바빴음. 그 후유증으로 몸 상태가 엉망이 되어 주말동안 휴식을 취함...ㅎ
읽은 논문
(ICCV 2019) (Best paper award) SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image
이미지를 생성하는데 노이즈에서 시작하여 작은 이미지를 먼저 생성하고 점점 사이즈를 키워가면서 노이즈 + 이전 생성한 이미지를 생성하는 방식. Discriminator는 패치갠처럼 패치를 보고 판단을 하는데 처음에는 그 패치 사이즈가 상대적으로 커서 이미지 전체를 판단함. 이로써 전반적인 형태가 잡힘. 이후 나중에는 패치 사이즈가 점점 작아져서 (어디까지나 상대적으로 작아지는 것) 세부적인 디테일들을 보기 시작하는 구조.
초반 생성된 녀석들을 바꿔치기 하면 원하는 형태의 이미지를 생성할 수도 있음.
또한 SR에 꽤나 뛰어난 성능을 보임.
예전에 내가 생각했던 아키텍처 구조와 매우매우 흡사해서 놀람.
읽고 싶은 논문
기존 내용 접기/펼치기 버튼
글을 사진으로
노트 제목 : nlp 함치기 (03.16)
nlp 수업 듣다가 그냥 막 이것저것 합쳐서 그려봄. 구체화해보고 싶다면...
- CLIP: Connecting Text and Images https://arxiv.org/abs/2103.00020 블로그 https://openai.com/blog/clip/
사진 각도를 바꿔보자.
노트 제목 : gan회전(03.05) , 차원을 늘리면?(03.21)
gan 회전은 wgan 읽고 두가지 방식의 거리를 적절히 혼용해볼 생각을 했었음. 구에다가 맵핑 시키면 어떨까 하는 이야기가 나옴.
- Sphere Generative Adversarial Network Based on Geometric Moment Matching
- HoloGAN
차원을 늘리는 생각은 조금 더 구체화 해봐야 하지만 - Nerf, Nerf++. nerf-- 얘네랑 비슷한 개념. -> https://github.com/yj-uh/vi-lab/issues/26#issuecomment-792227996
- [ ] https://arxiv.org/abs/2103.07751 이것도 참고하자. Unsupervised Image Transformation Learning via Generative...
Contrastive랑 GAN이랑
- [x] Training GANs with Stronger Augmentations via Contrastive Discriminator (https://arxiv.org/abs/2103.09742)
중요 포인트를 태우자
노트 제목 : 패치 트랜스포머?
Vision Transformer (VIT) 보고 떠올림 이미지 패치로 넣는데 이걸 좀 다른 영역도 같이 넣어주면 좋을텐데... 라는 것임. 구체화된 생각 하나도 없음.
focus 된 convolution 관련 논문으로
- Deformable Convolutional Networks
AE 또는 VAE랑 GAN을 합치면?
노트제목 : 이게뭐람(03.19)
- introvae https://arxiv.org/abs/1807.06358
- adversarial autoencoder https://arxiv.org/abs/1511.05644
- bigan https://arxiv.org/abs/1605.09782
흑인 왜 없음
- Reliable Fidelity and Diversity Metrics for Generative Models
제대로 안읽어봤으니 읽어보자... - Extended Isolation Forest
분류를 이렇게도 할 수 있더라 읽어보자.
K-means 하면서 classification
노트제목 : 크게 분류해보면서 작은걸로
- SWAV
- Towards Open World Object Detection 참고
- Network dissection
- GAN dissection
TramsGAN
GANsformer
Training GANs with Stronger Augmentations via Contrastive Discriminator
Self-Supervised GAN Compression - https://arxiv.org/abs/2007.01491
ContraGAN: Contrastive Learning for Conditional Image Generation - https://arxiv.org/abs/2006.12681
얘네를 지긋이 읽어보려 함.
구현한 논문
SSL 기본 구현.
(code) - 구현 코드 저장 repo
구현중인 논문
없음.
(code) - 구현 코드 저장 repo
지난주 계획 체크
1주일간 해야할 일 우선순위 + 기한 별 나열. (괄호 내 기한)1. 자연어처리 발표2. 딥러닝이론 과제3. LGD 코딩
4. 딥러닝기반컴퓨터비전특론 발표 준비.
해야함.5. 논문 2개 읽기.
계획
마음을 다잡고 다시 처음처럼.
영어 단어 다시 외우자
논문도 다시 처음처럼 빡세게 읽자
- 개인 연구 진행 -> 화요일까지 뭔가 해놓을 수 있을련가 모르겠음
- LGD 코딩
- 딥러닝 이론 수업 듣는거 밀림.. 이거 듣자. + 과제
- 중간고사 대체 과제들, 제출 해야하는 것들 다 해놓기
- 운동. 일주일간 운동을 안하니 생활이 루즈해짐. 3번은 뛰자.