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Deeper Learning

StyleGAN: A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks

Tero Karras, Samuli Laine, Timo Aila. NVIDIA. (2019.03) Abstract style transfer 논문의 아이디어를 차용한 아키텍처를 제시 새 아키텍처는 비지도 학습으로 자동으로 학습되며, high-level attributes(pose, identity)와 생성 이미지의 stochastic variation(주근깨, 머리카락)을 separation, 직관적인 scale에 따른 생성 이미지 조정 또한 가능 기존 distribution quality metrics에서 SOTA를 달성, 입증 가능한 더 나은 interpolation 성능, variation의 latent factor를 더 잘 disentangle interpolation 퀄리티와 disentang..
AI/Deep Learning 2022. 1. 31. 20:32
Pixel-Adaptive Convolutional Neural Networks

Abstract Convolutions은 CNN의 기본 building block spatially shared weights는 CNN이 쓰이는 이유임과 동시에 한계점이다 learnable local pixel features에 따라 변하는 pixel-adaptive convolution(PAC)를 제시 PAC는 자주 쓰이는 filter들의 일반화 버전으로 많은 case에서 그대로 사용이 가능하다. deep join image upsampling에서 SOTA fully-connected CRF를 PAC-CRF로 대체하여 성능, 속도 향상 pre-trained networks에서 PAC drop-in replacement로 성능 향상 1. Introduction standard convolution의 두 ..
AI/Deep Learning 2021. 11. 16. 23:28
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