728x90 반응형 SMALL VGGNet3 스타일, 콘텐츠 및 변형 손실 계산하기 스타일, 콘텐츠 및 변형 손실 계산하기 행렬에 전치를 곱하여 그램 행렬을 계산한다. 손실 함수의 두 부분을 계산하기 위해 VGG 네트워크의 여러 컨볼루션 레이어에서 출력된 그램 행렬을 가져온다. 스타일과 원본 이미지와의 유사성을 모두 결정하기 위해 이미지 픽셀을 직접 비교하는 대신 VGG의 컨볼루션 레이어 출력을 비교한다. 손실 함수의 세 번째 부분에서는 서로 가까운 픽셀을 직접 비교한다. VGG 네트워크의 여러 다른 레벨에서 컨볼루션 출력을 가져오기 때문에 그램 행렬은 이러한 레이어를 결합하는 수단을 제공한다. VGG 컨볼루션 레이어의 그램 행렬은 이미지의 스타일을 나타낸다. 알고리즘이 생성할 때 원본 이미지, 스타일 참조 이미지, 최종 출력 이미지에 대해 이 스타일을 계산한다. def gram_mat.. 2024. 2. 14. [Image Classification] VGGNet (cats-and-dogs) VGG16 케라스 API에서는 이 아키텍처의 구현물을 공식적으로 제공하며 tf.keras.application 패키지를 통해 접근할 수 있다. 이 패키지에는 그 외에도 잘 알려진 모델이 포함되어 있으며 각 모델에 대해 ‘사전에 훈련된’ 매개변수 (특정 데이터셋에서 사전에 훈련시키는 과정에서 저장해둔 매개변수)도 제공한다. 예를 들어, 다음 명령어로 VGG 네트워크를 인스턴스화할 수 있다. Vgg_net = tf.keras.applications.VGG16( Include_top = True, weights = ‘imagenet’, input_tensor = None, Input_shape = None, pooling = None, classes = 1000) 이 기본 인수를 사용해 케라스는 VGG-16 .. 2022. 9. 6. [Image Classification] VGGNet VGGNet VGGNet은 옥스포드 대학의 연구팀에 의해 개발된 모델로써, 2014년 ILSVRC에서 준우승한 모델이다. 이 모델은 이전에 혁신적으로 평가받던 AlexNet이 나온지 2년만에 다시 한 번 오차율 면에서 큰 발전을 보여줬다. VGGNet의 original논문의 개요에서 밝히고 있듯이 이 연구의 핵심은 네트워크의 깊이를 깊게 만드는 것이 성능에 어떤 영향을 미치는지를 확인하고자 한 것이다.VGG연구팀은 깊이의 영향 만을 최대한 확인하고자 컨볼루션 필터 커널의 사이즈는 가장 작은 3x3으로 고정했다. VGG 연구팀은 original 논문에서 총 6개의 구조 (A, A-LRN, B, C, D, E)를 만들어 성능을 비교했다. 여러 구조를 만든 이유는 기본적으로 깊이의 따른 성능 변화를 비교하기 .. 2022. 9. 6. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
