note

※ Coursera의 Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs) 강의를 듣고 작성한 글입니다. Week 1에서는 GAN의 기본적인 구조에 대해 학습합니다. Generative Model 이란? 이름 그대로 무언가를 생성하는 모델을 generative model이라고 말합니다. 이를 discriminative model과 비교해볼게요. Discriminative model은 개와 고양이를 나누듯 class를 나누는 작업을 수행합니다. 어떤 이미지 feature가 input으로 들어가면 개인지, 고양이인지하는 class로 output이 나온게 됩니다. Generative model은 이미지를 생성해주는 모델입니다. input과 output이 generative..

이름에서 알 수 있듯 feature matching 모델이다. feature matching이란 두 이미지 사이에서 같은 특징을 찾는 점을 연결해주는 것이다. 이 task를 딥러닝에서 수행하게 되면서 image feature를 찾기보다는 한 이미지에서 다른 이미지로 대응되는 점을 찾는 것으로 변화하게 되었다. feature matching을 통해 homography나 extrinsic parameter를 구하는 등의 task들을 이런 방식의 matching으로도 수행 가능하다. 이후 나온 3DG-STFM과 같은 여러 논문들이 이 방식을 기반으로 연구했다. Method overview 먼저 모델을 빼고 흐름을 살펴보자. 두 이미지 A와 B가 있다. 두 이미지를 동일한 크기의 칸으로 나눈다. (논문에서는 그..

선택분류는 몇 가지 선택지가 주어지고 그 가운데 하나를 고르는 문제이다. object detection도 여러 물체 중 어떤 것인지 분류한다는 점에서 선택분류라고 할 수 있다. 이진분류에서는 시그모이드가 주요한 기준이었다면 선택분류에서는 소프트맥스가 사용된다. 소프트맥스는 시그모이드의 확장이라 할 수 있다. 소프트맥스 함수 소프트맥스 함수는 로짓값 벡터를 확률 분포 벡터로 변환해주는 비선형 함수이다. 일반식을 구하면 아래와 같다. $$ y_{i} = \frac{e^{x_{i}}}{e^{x_{1}}+\cdots +e^{x_{n}}} $$ 하지만 이 식은 코드를 통한 계산 과정에서 오류를 일으킬 수 있으므로 아래와 같이 변형된 식을 사용한다. $$ y_{i} = \frac{e^{x_{i} - x_{k}}}{..