물공's의 딥러닝

Unsupervised Learning 방법으로 GAN을 이용한 Anomaly Detection 방법 중 Encoder 부분을 이용한 f-AnoGAN 방법이 있습니다. 이 방법은 효율적으로 Anomaly Detection을 잘 하지만 미세한 결함을 제대로 검출하기 힘들다는 한계점이 있습니다. 본 글에서는 f-AnoGAN의 특징들과 단점에 대해 간략히 소개를 하고 그 해결책에 대한 내용을 간략하게 정리해보기 위한 글 입니다. 비교를 할 논문은 아래와 같습니다. f-AnoGAN MemAE f-AnoGAN 참고 링크 blog.promedius.ai/f-anogan-fast-unsupervised-anomaly-detection-with-gan/ Github tutorial github.com/mulkong/f..

1. Abstract image-to-image translation problems에 대한 일반적인 방법부터 Contitional adversarial networks를 사용한 방법까지 조사했다. Image-to-Image translation problems를 다루는 Networks는 입력 이미지에서 출력 이미지로 가는 mapping을 학습할 뿐만 아니라 loss function도 학습한다. 이를 통해 image-to-image translaotion problems에서 각 상황에 따라 사용되는 loss functions이 달랐지만 paper에서 제안한 방식을 적용하면 동일한 loss functions을 사용하여 적용할 수 있다. paper에서 제안한 방법을 사용하면 label maps에서 사진을 합..

이번엔 Pytorch를 사용하면서 데이터, 학습 과정 등의 시각화에 유용한 TensorBoard를 사용하는 방법을 한번 알아보도록 하겠습니다. 1. Install 우선 TensorBoard는 이름 그대로 Tensorflow를 위해서 개발된 Tools입니다. 그래서 Tensorflow에서만 거의 사용이 되었지만 정말 감사하게도 Pytorch에서도 TensorBoard를 사용할 수 있도록 TensorBoardX라는 라이브러리를 개발을 해주셔서 이제는 Pytorch에서도 Tensorboard를 사용할 수 있게 되었습니다. TensorboardX를 사용하려면 pip을 사용해 TensorboardX를 설치해야 합니다. pip install tensorboardX 2. Sin, Cos Function을 그려보기. ..

Tensorflow 1.x 버전으로 코드를 작성하다가. Naver AI HackaThon을 계기로 Pytorch로 넘어오게 되었다. 어떻게 보면 비슷하지만 약간은 다른 Pytorch를 그동안 접하면서. 초보자들에게 유용한 팁을 한번 간단하게 정리를 해보고자 한다. (이미 잘 하신 분들은 스킵하셔도 됩니다~~) 글의 구성은 다음과 같이 구성이 되어있습니다. Custom Dataset 을 Class로 만들어서 Data Loader 시키기. Transfer Learning and fine tunning with Pytorch Save and Load pickle file Model feature extractor 1. Custom Dataset Loader Pytorch에서 기본적으로 제공해주는 Fashion..

GAN 중에서 가장 기본적인 "Generative Adversarial Network"에 대해 논문을 읽고 참고자료를 본 후 정리한 공부자료 입니다. + 정리하다가 Autoencoder와 VAE 개념을 먼저 알아야 GAN을 이해하기 쉽다는 생각이 들어서 추후에 정리하도록 하겠습니다. GAN을 하기 전에 기본 개념 1. Supervised Learning Supervised Learning에 대한 내용은 자세하게 설명은 안하겠습니다. 우리가 흔히 알고있는 Supervised Learning은 "model이 학습을 할 때 Label data가 존재해야 한다" 라는 것 입니다. 그래서 보통 input data를 알맞은 class로 분류(classification)을 해주는 거로 알고 있습니다. 위에서 보이는 ..