분류 전체보기90 [논문 리뷰] Unsupervised Attention-guided Image-to-Image Translation 왜 이 논문을 선택했는가? 기존 CycleGAN 계열 모델은 내가 원하는 부분만 바꾸기보다 이미지 전체가 함께 변형되는 문제가 있다.현재 현미경 영상에서 세포$(cell)$ 영역을 향상$(Enhancement)$ 하는 연구를 진행 중인 필자는, 변환 과정에서 세포 이외의 배경까지 함께 바뀌는 현상을 최소화하고자 했다.이 논문의 핵심은 간단하다. 어텐션 맵$(attention \ map)$을 학습해 변환이 필요한 영역만 선택적으로 바꾸고, 배경은 최대한 보존하는 것이다.그 결과, 더 자연스럽고 의미(구조) 보존이 잘 되는 번역 이미지를 얻을 수 있다.이제부터 본 논문의 아이디어와 방법을 조금 더 자세히 살펴보자. Background Image-to-Image Translation : 한 도메인의 이미지.. 2025. 8. 25. AI - Pytorch로 AutoEncoder 구현하 이전 글에서 AutoEncoder의 개념과 구조를 배웠다면,이번에는 직접 Pytorch를사용해 Fashion-MNIST 이미지에 AutoEncoder를 구현해보겠습니다.Tensorflow로 구현한 내용도 이전글을 참고해주세요.2025.07.28 - [AI/AI] - AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기 AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기AutoEncoder란? AutoEncoder는 입력 데이터를 압축(Encoding)한 후, 다시 복원(Decoding)하면서 중요한 특징만을 학습하는 비지도 학습 모델입니다.간단히 말해서, 이미지를 입력으로 받으면, 중요한 특징만foxyprogramming.tistory.com2025.07.28 - [AI/AI] - AI - Tensorflow.. 2025. 7. 29. AI - Tensorflow로 AutoEncoder 구현하기 이전 글에서 AutoEncoder의 개념과 구조를 배웠다면,이번에는 직접 Tensorflow와 Keras를 사용해 Fashion-MNIST 이미지에 AutoEncoder를 구현해보겠습니다.2025.07.28 - [AI/AI] - AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기 AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기AutoEncoder란? AutoEncoder는 입력 데이터를 압축(Encoding)한 후, 다시 복원(Decoding)하면서 중요한 특징만을 학습하는 비지도 학습 모델입니다.간단히 말해서, 이미지를 입력으로 받으면, 중요한 특징만foxyprogramming.tistory.com 라이브러리 임포트import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt.. 2025. 7. 28. AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기 AutoEncoder란? AutoEncoder는 입력 데이터를 압축(Encoding)한 후, 다시 복원(Decoding)하면서 중요한 특징만을 학습하는 비지도 학습 모델입니다.간단히 말해서, 이미지를 입력으로 받으면, 중요한 특징만 뽑아서 다시 이미지로 복원하는 압축 + 복원 모델입니다.AutoEncoder는 라벨이 없어도 학습할 수 있기 때문에 Unsupervised Learning의 대표적인 모델로 자주 사용됩니다. 어디에 쓰일까?AutoEncoder는 단순히 입력을 복원하는 것이 아닌 유용한 일을 합니다Noise 제거(Denoising) : 노이즈 낀 이미지를 깨끗하게 복원특징 추출 : 차원 축소, Latent Space를 통해 데이터 압축이상 탐지(Anomaly Detection) : 복원 오차가.. 2025. 7. 28. 이전 1 2 3 4 ··· 23 다음
