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귀퉁이 서재
이번 포스팅에서는 스타일 전이(Style Transfer)의 원리를 알아보고, 코드로 실습까지 해보겠습니다. 스타일 전이(Style Transfer)의 원리 1. 스타일 전이란? 스타일 전이란 콘텐츠 이미지(content image)에 스타일 이미지(style image)의 화풍을 적용해 새로운 이미지를 생성하는 기법을 말합니다. 아래 예시를 보시죠. 원본 이미지인 A(이를 콘텐츠 이미지라고 부름)를 기준으로 각 화풍(이를 스타일 이미지라고 부름)에 맞게 스타일을 적용해 새로운 이미지를 만든 예시들입니다. 반 고흐의 작품이나 뭉크의 작품의 스타일을 적용해서 새로운 이미지를 만들었죠. 스타일 전이는 어떤 원리로 동작하는지 알아봅시다. 먼저, 스타일 전이를 적용하려면 사전 훈련된(pre-trained) CN..
딥드림이란 무엇인가? 딥드림(Deep Dream)이란 입력 이미지를 환영이나 꿈 같은 이미지로 만들어주는 알고리즘입니다. 마치 어린 아이들이 구름을 보며 구름과 비슷한 동물이나 사물을 떠올리는 것과 같습니다. 이미 훈련된 신경망 모델이 원본 이미지에서 특정 패턴을 더 부각해 몽환적이고 새로운 이미지를 만들어주는 방식이죠. 아래 그림을 보시죠. 왼쪽이 원본이고, 오른쪽이 딥드림 모델로 만든 그림입니다. 딥드림을 이해하려면 먼저 기존 딥러닝 신경망을 알아야 합니다. 기본적으로 딥러닝 신경망은 경사 하강법으로 손실값을 최소화하는 방향으로 훈련을 합니다. 여러 계층(레이어)을 거쳐 전결합층에 도달해 최종 분류값을 결과물로 출력합니다. 이어서 최종 분류값과 실제값 사이의 오차(손실)를 계산하죠. 오차값이 줄어드는..
자세 추정이란? 자세 추정(Pose Estimation)이란 이미지나 영상에 포함된 여러 인물을 탐지(detection)해서 인체 각 부위의 위치를 식별하고 부위를 연결하는 선을 구하는 기술입니다. 게임, 헬스케어, AR, 스포츠 등에 쓰이죠. 특히나 스포츠 분야에서 다양하게 활용될 수 있을 것 같습니다. 인체에서 중요한 지점(key point)의 위치를 찾는 방식으로 동작합니다. 머리, 어깨, 팔꿈치, 무릎, 발목 등을 말이죠. 이러한 주요 지점을 선으로 연결하면 전체 자세를 추정할 수 있습니다. 자세 추정의 형태는 크게 세 가지입니다. Skeleton-based 모델, Contour-based 모델, Volume-based 모델이죠. Skeleton-based 모델은 주요 부위를 중심으로 찾기 때문에..