drit++ 리뷰1 [5분 컷 이해] DRIT++: Image to image translation 리뷰 Image to image translation은 두 이미지 사이의 연관성을 학습하는 방법입니다. 보통은 1) 두 이미지의 짝을 지은 데이터가 가 구하기 어려워서 image to image을 하기 어렵고, 2) 한 이미지를 꼭 반드시 하나의 이미지에만 짝을 지을 필요가 없어 데이터 구성이 매우 어렵습니다. 위의 1), 2)의 예시인데, 이렇게 이미지를 짝을 지어야하는 경우에 이 데이터를 짝짓기도 어렵고, 짝을 짓더라도 다양한 경우가 많아서 golden standard로 짝을 지었다고 보장하기 어렵습니다. 방법론DRIT++은 2개의 임베딩을 나눠 만들어내는데, 1) domain invariant content space, 2) domain-specific attribute space 을 나눠 만들어냅니다.. 2024. 7. 15. 이전 1 다음
