어느 모델을 돌릴 때나 본인의 환경에 맞게 파라미터를 사용하는데 cyclegan도 마찬가지이다.보통은 유명한 모델일수록 model에 관련된 설명이 github에 잘 나와있기 때문에 cyclegan도 dataset 경로, 모델 돌릴 때의 tips, 파라미터 설명 등이 github에 아주 잘 올라와 있지만,cyclegan을 train/test 할 때 많이 사용하는 파라미터를 기록용으로 옮겨 적어두고자 한다.  각 옵션들은 base_options.py, train_options.py, test_options.py 에 나눠져 있다. base options--dataroot: 데이터셋 이미지 경로 지정. trainA, trainB, valA, valB 등의 하위 폴더가 있어야 함default 값: 없음 (requ..

오늘은 StyleGAN이 등장한 논문"A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks"을 리뷰해보려고 합니다.  이 글은 나동빈님의 https://www.youtube.com/watch?v=HXgfw3Z5zRo 리뷰 영상을 참고하여 작성하였습니다. StyleGAN은 이미지 생성 네트워크 중에서 뛰어난 성능을 보이는 아키텍처를 제안합니다.  우선 StyleGAN을 등장시킨 Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks의 주요 contribution은 다음과 같습니다. PGGAN을 기반으로 style transfer 분야의 아이디어를 활용해 고성능..