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+# 프로젝트 보고서
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+## tf.keras의 vgg를 이용한 style transfer로 내 그림 명화로 만들기
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+###  사용한 Open source software 
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+jupyter notebook, Tensorflow2.x
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+### Image Style transfer
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+#### 사용한 알고리즘
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+이번 프로젝트에 VGG-19 Pre-trained 모델을 사용했다. imagenet을 학습한 모델로, 이를 이용해 이미지를 추상화 하는 layer을 통해 Style과 contents를 분리하고 새로운 이미지를 만들어낸다.
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+Contents 와 같은 경우에는 각 layer 당 loss를 계산하고, Style과 같은 경우는 여러 layer 끼리의 분포를 확인한다.
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+#### 강의 영상의 진행과정
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+1. Image Style transfer 설명 
+2. VGG-19를 이용한 convolution layer 설명 및 손실함수 소개
+3. 실습코드 소개
+4. 실습 예제
+5. 참고자료
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+### 더 나아갈 점
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+기본적인 Pre-tained VGG-19 모델을 사용했기 때문에, DeepDream과 같은 방법과 Style transfer network로 학습시키는 방법인 CycleGAN 과 같은 방법도 다음 강의로 좋다.
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