GAN

Paper Review

REFACING: RECONSTRUCTING ANONYMIZED FACIAL FEATURES USING GANS

2022.10.20

[논문리뷰] 리뷰할 논문의 제목은 REFACING: RECONSTRUCTING ANONYMIZED FACIAL FEATURES USING GANS이다. 최근 GAN을 이용한 프로젝트의 선행 논문으로 참고하고자 논문 리뷰 하였다. ABSTRACT 의료 이미지의 익명화는 환자의 프라이버시를 보호하기 위해 필수적이며, 따라서 데이터를 공유하기 위해서는 필수적인 단계이다. 그러나 딥러닝의 발전은 익명성을 보장하기 위해 적용해야 할 익명화에 대한 기준을 높일 수 있다. 이러한 가능성을 테스트하기 위해 본 논문에서는 CycleGAN image to image translation을 통해 부분적으로 복구할 수 있음을 보여주고 있다. Introduction 프라이버시를 위한 익명화는 특히 Head Volume이 포함되..

Paper Review

StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi Domain Image-to-Image Translation

2022.10.08

[논문리뷰] 논문에서 사용되는 단어 정의 attribute : 이미지의 특징 (머리색, 성별 등) attribute value : 각각의 attribute가 가질 수 있는 값을 의미. 예를 들어 머리색에 대한 value는 금발, 갈색 등 domain : 같은 attribute value를 가지는 데이터 집합을 의미. 검은색 머리, 금발 머리, 남성, 여성 등이 도메인의 예시 기존의 GAN 모델들은 생성하고 싶은 도메인의 개수만큼의 모델이 필요하다는 단점이 존재. 이 단점을 보완하고자 StarGAN을 제시. StarGAN은 한 개의 Generator(생성자)와 한 개의 Discriminator(구별자)로 수행함. Generator(생성자) : 구별자를 속이기 위한 가짜 이미지를 생성 Discriminato..

REFACING: RECONSTRUCTING ANONYMIZED FACIAL FEATURES USING GANS

StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi Domain Image-to-Image Translation

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