연세대 인공지능학회 YAI

StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation YAI 8기 안용준님이 GAN팀에서 리뷰하신 논문입니다. 0. Abstract 현재까지의 연구는 2개 도메인에서의 image2image translation이었다. 2개 이상의 도메인에서 scalability, robustness가 제한적이다. 왜냐하면 모든 도메인 pair마다 모델이 설계되어야 하기 때문이다. 이를 개선하고자, 모든 도메인 간 변환을 한 모델로 가능하게 하는 starGAN을 고안하였다. 이러한 통합 모델은 여러 개의 데이터셋들을 동시에 학습시킬 수 있다. 기존의 모델들보다 생성 이미지 퀄리티가 좋을 뿐만 아니라, 원하는 도..

PixelDA ** YAI 9기 김기현님이 GAN 팀에서 작성한 글입니다. - 원글 링크 : https://aistudy9314.tistory.com/m/66 GAN을 사용하여 unsupervised domain adaption을 한 논문이다. 조금 오래 전 논문임에도 불구하고 foreground에 대한 높은 reconstruction performance를 보여준다. 이제 자세하게 살펴보도록 하자!! https://arxiv.org/abs/1612.05424 Unsupervised Pixel-Level Domain Adaptation with Generative Adversarial Networks Collecting well-annotated image datasets to train modern m..