diff --git a/README.md b/README.md index 3f83bd56631857889e8f98e87a0008cb7fad4879..90931f85aa65460a4c30e70d863590e70bb43eea 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1 +1,29 @@ -First \ No newline at end of file +# 프로젝트 보고서 + +## tf.keras의 vgg를 이용한 style transfer로 내 그림 명화로 만들기 + + +### 사용한 Open source software + +jupyter notebook, Tensorflow2.x + + +### Image Style transfer + +#### 사용한 알고리즘 + +이번 프로젝트에 VGG-19 Pre-trained 모델을 사용했다. imagenet을 학습한 모델로, 이를 이용해 이미지를 추상화 하는 layer을 통해 Style과 contents를 분리하고 새로운 이미지를 만들어낸다. + +Contents 와 같은 경우에는 각 layer 당 loss를 계산하고, Style과 같은 경우는 여러 layer 끼리의 분포를 확인한다. + +#### 강의 영상의 진행과정 + +1. Image Style transfer 설명 +2. VGG-19를 이용한 convolution layer 설명 및 손실함수 소개 +3. 실습코드 소개 +4. 실습 예제 +5. 참고자료 + +### 더 나아갈 점 + +기본적인 Pre-tained VGG-19 모델을 사용했기 때문에, DeepDream과 같은 방법과 Style transfer network로 학습시키는 방법인 CycleGAN 과 같은 방법도 다음 강의로 좋다. \ No newline at end of file