Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
28 | 29 | 30 |
Tags
- 백준
- 자체 데이터 제작
- Moire 이미지
- JSON
- Generative Adversarial Nets
- labeling
- 논문리뷰
- 데이터 전처리
- gan
- json 파일 정보 csv파일로 저장
- AI 대회
- 논문 리뷰
- CT 영상에서 U-Net 기반 변형가능 컨볼루션 GAN을이용한 잡음제거
- CelebA
- Python
- json 파일로 image 라벨링
- C-RNN-GAN:Continuous recurrent neural networkswith adversarial training
- 2D 이미지 높이 측정
- 이미지 특징
- horse2zebra
- 이미지파일 특성으로 폴더분류
- music data
- Generative Adversarial Networks
- Coherent Semantic Attention for Image Inpainting
- mnist
- Image Inpainting
- PAPER
- Phase Map
- 이미지 복원
- Phase Map 이미지
Archives
- Today
- Total
목록DCGAN (1)
Deep Learning through deep learning

해당 논문 링크 https://www.dbpia.co.kr/pdf/pdfView.do?nodeId=NODE11485084 DBpia 논문, 학술저널 검색 플랫폼 서비스 www.dbpia.co.kr 앞선 논문은 GAN 모델에 대한 논문이었다. 같은 GAN 모델을 다루지만 이번에는 DCGAN 모델을 기반으로 한 노이즈 제거 모델에 대한 논문 리뷰를 하려고 한다. 영어 논문에 비해 상대적으로 술술 읽혔지만 핵심을 중점으로 파악하기 위해 노력했다. 최대한 논문에 대한 핵심을 위주로 리뷰를 정리해 나가고자 한다. Topic 논문에서 제시하는 아이디어의 배경을 요약하자면, X-선 촬영에 있어 이미지의 노이즈가 병명 진단의 정확성을 떨어뜨리는 요인이 되며, 이러한 노이즈를 제거하고자 한다. 기존의 노이즈 제거 방법과..
ML&DL/Paper Review (논문)
2023. 8. 22. 14:39