들어가며
포스팅된 글은 아래에 첨부된 논문과 유튜브 영상을 바탕으로 공부를 한 내용입니다.
이외에도 구글링을 통해 다양한 글들을 참고하며 공부한 내용을 포스팅 한 것 입니다.
논문 제목: Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks (CVPR 2016)
논문 링크: https://rn-unison.github.io/articulos/style_transfer.pdf
Basic theory
1_Image Style Transfer 소개
Content 라 명시된 풍경 사진과 Style 이라 명시된 예술 작품 이미지를 통해
새로운 이미지를 얻어내는 것이 Image Style Transfer 의 핵심 내용이다.
그 과정에서 CNN(Convolutional Neural Networks, 컨볼루션 신경망) 를 이용한다.
노이즈 이미지와 target 이미지를 각각 벡터로 놓고
그 둘을 CNN 을 통해서 이미지를 학습(업데이트) 시킨다는 내용(?) 같다.
이떄 학습을 업데이트라고 표현한 이유는
아마도 노이즈 이미지와 target 이미지를 스타일 전이 시킬 때 둘의 비율 관계에 따라 결과물이 달라지고
그 결과물들을 개별의 변환된 단계로 해석해서 업데이트라고 표현하는 것 같다.
Content Image 를 𝑝 벡터, Style Image 를 𝑎 벡터, Noise Image 를 x 벡터로 보고
𝑝 벡터 와 x벡터로 생성된 Content Loss (콘텐츠 손실) 을 구하고
𝑎 벡터 와 x벡터로 생성된 Style Loss (스타일 손실) 을 구하고
Content Loss (콘텐츠 손실) 와 StyleLoss (스타일 손실) 를 통해 Total Loss (최종 손실) 을 구한다.
이때 구해진 Total Loss (최종 손실) 이 Result (최종 결과물) 가 된다.
마치며
컨볼루션 신경망은 사실 잘 모르긴 하는데 프로젝트 하는 김에 공부해봐야겠네
선형 대수도 겨울 계절 학기때 공부한 게 마지막인데
다시 복습 하는 차원에서? 앞으로 자주 나올 것 같아서?
암튼 책 다시 꺼내봐야겠네
