전체 글165 [논문 구현] SRGAN(by Pytorch)을 활용한 Super Resolution Code 이번 시간에는 SRGAN에 대한 논문 리뷰 내용을 토대로 Pytorch를 활용하여 직접 코드로 구현해 보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 혹시 SRGAN 논문에 대해 잘 모르시는 분들께서는 아래 링크를 먼저 정독하고 오시면 코드 해석에 도움이 될 것 같습니다. [논문 리뷰] SRGAN 논문 완벽 정리: Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network [논문 리뷰] SRGAN 논문 완벽 정리: Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network 논문 제목: Photo-Realistic Single Image .. 2023. 6. 27. [논문 리뷰] SRGAN 논문 완벽 정리: Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network 논문 제목: Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network(2017) 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/1609.04802.pdf 목차 #1 Abstract & Introduction > 기존 방법들에 대한 단점이 보이기 시작하다. > MSE는 사람의 지각적 감각을 재현하기 어렵다. > 사람의 감각을 공감하고 재현할 수 있는 방법을 제안하다. #2 Method > SRGAN의 목적함수 > 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)의 구조 #3 Experiments > SRGAN을 학습시키는 방법 > 12개의 다른 모델과의 성능 비교 #4,5 Discuission .. 2023. 6. 21. [백준/Python] 2485번 가로수 문제 ■ 2485번 가로수 문제 ■ 코드 풀이 백준 문제를 풀면서 정말 많이 배우는 것 같습니다. 파이썬 math에는 gcd라는 함수가 있는데요. 이 gcd 함수는 두 수의 최대 공약수를 구해준다고 합니다. 가로수 간격의 최대 공약수를 어떻게 구해야 하지 하면서 고민하고 있었는데 단번에 고민 해결이네요. 역시 세상에 코딩 고수들은 정말 많은 것 같습니다. 참고로 최대 공약수 이외에도 최소 공배수를 구해주는 함수도 있다고 합니다. 관련 링크는 코드 아래에 넣어 두었으니, 궁금하신 분들은 한번 들어가 보시는 것도 나쁘지 않아 보입니다. import sys from math import gcd N = int(sys.stdin.readline()) a = int(sys.stdin.readline()) arr = [].. 2023. 6. 16. [백준/Python] 1735번 분수 합 문제 ■ 1735번 분수 합 문제 ■ 코드 풀이 (44ms) 기약 분수는 분자와 분모의 공약수가 없는 상태입니다. 우선 분자(top)와 분모(bottom)의 최대 공약수가 있는지 유클리드 호제법을 통해 빠르게 확인합니다. 최대 공약수가 없다면, 기약 분수를 의미하므로 break로 while문을 탈출합니다. 최대 공약수가 있다면, 아래 코드에서 else 구문을 진행합니다. 분자와 분모가 동시에 2로 나누어지지 않을 때까지 계속 2로 나누어 줍니다. 분자와 분모가 2로 나누어지지 않는 경우에는 1씩 증가(i+1)시켜서 위의 과정을 반복합니다. 유클리도 호제법에 대해 모르시는 분들을 위해 코드 아래에 링크 넣어 두었으니, 참고하셔서 공부하시면 될 것 같습니다. A,B = map(int, input().split().. 2023. 6. 15. [논문 구현] SRCNN(by Pytorch)을 활용한 Super Resolution 앞선 시간에는 SRCNN 논문 리뷰와 Keras를 활용하여 SRCNN을 구현해 봤습니다. 이번 시간에는 Pytorch를 이용하여 SRCNN을 구현해 보도록 하겠습니다. 코드는 논문 리뷰에 근거해서 작성해서 아직 논문을 읽어보시지 못하셨다면 먼저 읽고 오시는 것을 권장드립니다. :) [논문리뷰] SRCNN: Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks [논문리뷰] SRCNN: Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks 목차 원본 논문: https://arxiv.org/pdf/1501.00092.pdf #1,2 Introduction and Related Work > SRCNN의 장점 > SR.. 2023. 6. 14. [논문 구현] SRCNN(by Keras)을 활용한 Super Resolution 저번 시간에는 SRCNN 논문을 리뷰해 봤습니다. 이번 딥러닝 프레임 워크 중, Keras를 활용하여 SRCNN을 구현해 보도록 하겠습니다. 이 코드는 앞에서 제가 작성한 논문 리뷰 내용을 기반으로 작성했기 때문에 코드에 대해 더 잘 이해하고 싶으시다면, SRCNN 논문 리뷰 글을 먼저 읽고 오시는 것을 권장드립니다. :) [논문리뷰] SRCNN: Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks [논문리뷰] SRCNN: Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks 목차 원본 논문: https://arxiv.org/pdf/1501.00092.pdf #1,2 Introduction and Relat.. 2023. 6. 13. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 ··· 28 다음
