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
스타일 손실(Style Loss)
1. 스타일(Style)
- 스타일(Style) 은 서로 다른 특징(feature)간의 상관관계(correlation)를 의미
- 스타일 값이 크다는 것은 특징간의 상관관계가 높다.
- 스타일 값이 크다는 것은 특징간의 유사점이 많다.
2. G(ij)
- G 는 특징들 간의 내적 값
- G 는 특징들 간의 상관관계 값
- G 값이 클수록 특징들 간의 유사도가 큰 것
- 예를 들어, G11 = 특징 1과 특징 1의 내적 값 = 특징 1과 특징 1의 유사도
- 예를 들어, G32 = 특징 3과 특징 2의 내적 값 = 특징 3과 특징 2의 유사도
3. Gram Matrix (= Style Representation)
- Gram Matrix 의 각각의 값은 특징들 간의 내적 값
- Gram Matrix 의 크기 = 특징 개수의 제곱
4. 스타일 손실(style loss)
- x 이미지로 부터 얻은 Gram matrix G
- 또 다른 스타일 이미지로 부터 얻은 Gram matrix A
- G와 A의 차가 감소할 수 있도록 이미지를 업데이트
- G와 A의 차 감소 = 두 이미지의 Gram Matrix 유사도 증가
- 스타일 손실(style loss) 감소 = 두 이미지의 특징 상관관계 값 증가 = 두 이미지의 유사도 증가
마치며
2시에 누웠는데
잠이 안와서
그냥 공부했지롱
오늘 안에 클론 코딩 끝내야지
