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Neural Style Transfer Neural Style Transfer란, 두 이미지(Content Image & Style Image)가 주어졌을 때 Content Image의 형태는 유지하면서 Style Image와 유사한, 새로운 Image를 Generated 하는 것을 의미합니다. 위 그림에서는, 건축물을 Content Image로 주고, 화가의 작품을 Style Image로 주어, 건축물의 형태와 배치는 유지되면서 화풍만 유사한 새로운 Image가 생성된 것을 볼 수 있습니다. CNN 모델의 어느 Layer에서 특징(feature)를 추출할 것인가? Neural Style Transfer은 CNN 모델을 통해 동작하며, Content Representation과 Style Represen..

One Shot Learning One Shot Learning이란, 이미지 인식 분야에서 많이 사용되며 각 Class 에 따른 하나의 Training 이미지만으로, 이미지를 인식하고 분류하는 모델을 만드는 것을 말합니다. 보통의 얼굴 인식 시스템은 사용자의 사진이 한 장만 존재할 수도 있기 때문입니다. 하지만, 각 Class 에 따른 Training 이미지 수가 적다면, 이미지를 인식하고 분류하는 모델을 만드는 것은 어렵습니다. 물론 augmentation 과 같은 방법으로 샘플 수를 늘려서 해결할 수 있지만, 이 경우, 새로운 이미지가 데이터 베이스에 추가되었을 때, 모델을 새로 학습해야한다는 문제가 생깁니다. 즉, 실시간 시스템에 적합하지 않습니다. 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위해, "입력 이..

Object Detection에는 여러가지 Algorithm이 존재합니다. Sliding Windows Detection YOLO Detection 하나하나 다뤄보겠습니다. Sliding Windows Detection 자동차 감지 알고리즘을 만들고 싶다고 가정해봅시다. 그렇다면, Sliding Windows Detection은 다음과 같은 순서로 진행됩니다. 1) 우선 X와 y로 Training Set를 만듭니다. 이 때, X는 자동차만 표현하도록 딱 맞게 자른 이미지입니다. 2) Training Set이 다 만들어졌다면, Training Set의 X를 Input으로 주는 ConvNet을 학습시킵니다. ConvNet은 y를 출력하며, y는 자동차인지 아닌지를 0 또는 1로 나타냅니다. 3) ConvNe..