論文 https://arxiv.org/abs/1711.09020 著者 Yunjey Choi, Minje Choi, Munyoung Kim, Jung-Woo Ha, Sunghun Kim, Jaegul Choo 背景 近年のimage-to-image translationの進歩がめざましい一方で、拡張性に乏しい問題がある。 特に、2種類以上の変換にはペア…

論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ Information Maximizing Generative Adversarial Networks (InfoGAN) GANの原理 潜在変数を含む相互情報 評価 収束の効率化 表現力に関する評価 結論 感想 論文 https://arxiv.org/abs/1606.03657 著者 Xi …

論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 DiscoGAN ネットワーク設計 Loss Generative Adversarial Loss Reconstruction Loss 評価 単純評価 実画像の評価 CAR to CAR FACE to FACE 多数の特徴が共通する場合の変換 完全に別のものを角度…

だいぶ期間が空いてしまいましたが、結構前にGoogle Cloud Platformの使い方を勉強していました。 (別に諦めてたわけではなく、単純にAWSでいろいろやることがあったので、そっちを使ってただけです) tsunotsuno.hatenablog.com 当初の目的としては、GPUを使…

前回はtensorboardX導入までして、なんとなく動いてそうなことを確認しました。 tsunotsuno.hatenablog.com 今回はもうちょっといじくり回して見たいと思います。

最近PyTorchを勉強中なんですが、TensorFlowっぽくstatsを確認したいと思い始めました。 TensorBoard自体は結構便利なので、そのまま使えたら良いなーとか思って探してみたらこんなのありました。 qiita.com なるほどtensorboardXなるものがあるんですね。 g…

論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 AttnGAN Attentional Generative Network Attention Model Loss Deep Attentional Multimodal Similarity Model (DAMSM) Text Encoder Image Encoder Matching score DAMSM loss 評価 評価条件 デ…