(1) 서론 및 연구 배경문제 정의Super-Resolution(SR) 문제는 단일 저해상도(LR) 이미지를 고해상도(HR) 이미지로 복원하는 작업전통적인 SR 접근 방식은 픽셀 간 L2 거리 기반 손실(MSE)로 학습 → PSNR은 높지만, 시각적 품질은 저하됨.보통 결과 이미지가 부드럽고 디테일이 손실됨기존 방식의 한계MSE 중심 모델들은 blur된 결과를 생성하며, 사람이 보기에는 부자연스러움.사람의 시각 인지는 텍스처, 구조적 일관성, edge sharpness에 민감한데, MSE는 이 부분을 고려하지 않음.대표적인 기존 모델SRCNN(Dong et al., 2014): CNN기반 SR의 시작VDSR(Kim et al., 2016): residual기반 구조 도입하지만 둘 다 MSE 기반 loss..

CutPasteCutPaste Model은 이미지 기반 이상 탐지(Anomaly Detection)를 위한 Self-Supervised Learning 프레임워크이다. 이 모델은 정상(Normal) 데이터만 활용해 학습하고, 실제 결함(Anomaly) 데이터를 사용하지 않고 미지의 이상 패턴을 효과적으로 탐지할 수 있도록 설계되었다.Github CutPaste Download ZIP먼저, CutPaste .ZIP을 다운 받는다. 아래의 링크를 통해 다운 받을 수 있다.Download ZIP을 통해 다운받아준다.https://github.com/LilitYolyan/CutPaste GitHub - LilitYolyan/CutPaste: Unofficial implementation of Google "Cu..

Train CustomSRGAN 학습을 진행하기 위해 train.py를 custom해준다.train.py를 custom하는 이유는 이미 dataset을 custom하였기 때문이다.import osos.environ['TL_BACKEND'] = 'tensorflow'os: OS 관련 기능을 가져오는 모듈로, 여기서는 환경변수를 설정하는데 사용된다.os.environ: TensorLayerX(TLX) 백엔드 텐서플로우로 설정한다. TLX는 여러 백엔드를 지원하며, 해당 코드는 텐서플로우를 사용하겠다는 설정이다.import timeimport numpy as npimport tensorlayerx as tlxfrom tensorlayerx.dataflow import Dataset, DataLoadertime..

Dataset Custom나의 경우 데이터의 갯수가 적고, 화질이 낮아 파일을 불러온 후 고해상도 이미지를 저해상도로 다운샘플링한 후, 저해상도 이미지를 다시 고해상도 크기로 리사이징하여 저장하는 작업을 수행했다.import osimport globimport tensorflow as tfos: 파일 시스템 경로 관련 작업을 수행하는 파이썬 내장 모듈이다.glob: 파일 경로 패턴 매칭을 위한 모듈이다. 특정 디렉토리에서 원하는 파일 확장자나 패턴을 통해 파일 목록을 가져올 수 있다.tensorflow: 텐서플로우 라이브러리로 딥러닝 및 다양한 데이터 처리를 수행한다. 이미지 로딩 함수 정의def load_image(path): img = tf.io.read_file(path) img = tf..

옵시디언(Obsidian)이냐 노션(Notion)이냐 그것이 문제로다2022년 학부를 막 졸업한 후, 취업 연계 프로그램에서 알게된 노션은 나에겐 혁신이였다.늘 공책에 필기구, 책까지 바리바리 싸들고 다니던 학부생시절 진작에 알았다면 내 어께에게 덜 미안해했을텐데.이건 뭐 스마트폰, 테블릿, 노트북, PC를 모두 섭렵해버린 프로그램이였다.당시 노션은 2016년부터 서비스를 시작하였고, 옵시디언은 2020년부터 서비스를 시작하였으니, 노션에 대한 정보가 훨씬 많았다.나 역시 노트 프로그램을 처음 사용해본터라, 주위에 노션 이용자가 2명정도 있었고,기회로 친해져 올해까지도 사용하고 있었다. 노션(Notion)은 좋은데, 참 좋긴해첫 입문자로는 무조건 노션을 추천한다.노션은 기본적으로 제공해주는 functio..

SRGANSRGAN은 Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network로, 간단하게 말하면 저화질을 고화질로 바꾸어주는 GAN 모델이다. Github SRGAN Download ZIP 먼저, SRGAN .ZIP을 다운 받는다. 아래의 링크를 통해 다운 받을 수 있다.Download ZIP을 통해 다운받아준다. https://github.com/tensorlayer/SRGAN GitHub - tensorlayer/SRGAN: Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial NetworkPhoto-Realistic..