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Pix2Pix 베이스로 한 GAN 모델과 한계점

2021.07.25 17:20 4,183 조회 language

Pix2Pix로 빛번짐 제거 모델을 만들었습니다. 300에폭 훈련과정동안 안정적인 로스함수를 보여 mode collapse나 발산을 보이지는 않지만,  맨 아래에 결과 샘플 이미지를 볼 수 있듯이, GAN에서 흔히 발생하는 artifact를 볼 수 있습니다. 검증셋의 psnr은 30.04로 마무리 되었습니다. 

코드
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3중대 3소대장
2021.07.25 18:26

잘봤습니다~~
원본 통째로 resize한 걸 input으로 넣으신건가요?

rlawjdghek
2021.07.25 20:11

코드에서 볼수 있듯이 612 * 816으로 잘라서 넣었습니다. 리사이즈를 하기에는 VRAM이 부족하더라고요. 너무 크게 리사이즈하면 손실이 더 많은것 같고...

3중대 3소대장
2021.07.26 10:22

답변 감사합니다^^

네카라뷰루_sw
2021.07.26 17:29

공유 감사합니다~ 혹시 validation에서 patch-level psnr 이랑 image-level  psnr이랑 차이 많이 발생했을까요?? 

rlawjdghek
2021.08.01 22:16

image-levle psnr이 정확하게 무엇일까요???

Hongiee
2021.08.26 15:00

안녕하세요. 좋은 코드 공유해주셔서 감사합니다. 저도 관련해서 궁금한 부분이 있는데 patch 단위로 inference해서 얻은 psnr과 patch를 앙상블해서 만든 최종 output 이미지간의 psnr 차이가 크진 않았는지요. 제가 실험했을 땐 patch단위에서는 잘 나오는데 최종 output 코드를 돌릴때 성능이 뚝 떨어져서 고민이 많았었습니다ㅠㅠㅠ

라미라미
2021.08.01 22:15

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