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목록Vae (4)
윤제로의 제로베이스

https://arxiv.org/pdf/2011.10650.pdf Introduction VAE는 prior가 주어지고, latent space와 data 사이의 관계를 학습한다 확실한 목표를 가진 model이다. 그래서 이 논문의 저자는 VAE가 Autoregressive Model보다 좊은 화질의 사진들의 분포를 잘 학습할 수 있다고 주장한다. 그래서 아래와 같은 contrivution을 달성하는데 Layer 층 수에 따른 VAE의 성능에 대한 이론을 세우고, autoregressive model이 layer를 쌓은 VAE의 특수한 형태임을 증명 안정적으로 훨씬 많은 layer를 쌓을 수 있는 방법 제공 실험을 통해 capacity와 상관 없이 alyer 수를 늘리는 것이 주는 성능 향상의 영향과 모..

Soft-Intro VAE의 경우 앞서 리뷰했던 Intro VAE에 이어서 나온 논문이다. 이 논문에 경우 2021 CVPR Oral에 올랐던 논문이니 만큼 굉장히 좋은 논문이라고 해도 과언이 아니다. https://taldatech.github.io/soft-intro-vae-web/ 2022.10.25 - [Self Paper-Seminar/VAE] - Intro-VAE Intro-VAE 1. Introduction VAE VAE(Variational Autoencoder)의 장점은 익히 알고 있기로 좋은 Manifold representation을 만들어낸다는 점이다. Manifold란 데이터가 있는 공간 정도로 이해하면 되는데, 대부분의 generating model은 yoon-zero.tisto..

1. Introduction VAE VAE(Variational Autoencoder)의 장점은 익히 알고 있기로 좋은 Manifold representation을 만들어낸다는 점이다. Manifold란 데이터가 있는 공간 정도로 이해하면 되는데, 대부분의 generating model은 데이터의 manifold를 찾고 그 manifold를 바탕으로 다양한 이미지를 생성하는 방식으로 작동한다. 예를 들어 강아지 사진들로 generating model을 학습시키면 강아지 사진들이 분포하는 manifold를 찾게 되는 것이다. 그렇다면 그 manifold상의 데이터를 무작위로 꺼낸다면 그 사진 또한 강아지 사진일 것이라는 이야기이다. 이 이야기가 성립하기 위해서는 manifold 가정이 필요하다. manif..

InfoVAE: Information Maximizing Variational Autoencoders VAE Generative model의 목적은 log likelihood 최대화 이다. 이 때 위 수식은 intractable하다. 그래서 p(x)를 직접 사용하지 않고 q(z|x)를 통해서 lowerbound를 maximize하는 방식으로 대체한다. VAE에 대한 자세한 이해는 아래 글로 이동하세요! https://yoon-zero.tistory.com/m/41 Variational Autoencoders: VAE Auto-Encoder Auto-Encoder란 input image를 가장 잘 표현하는 compressed representation을 찾기 위한 Encoder학습 모델이다. Variati..