[Neural Style Transfer] Neural Style Transfer 프로젝트 설명

이전 포스트에 이어 본 프로젝트 구성 및 내용을 설명하고자 한다. 자세한 내용은 본인의 깃허브 repository 에 업로드 해 두었다.

Neural Style Transfer-tf

opencv 및 tf.keras를 활용한 Neural Style Transfer 프로젝트 및 개념, 예제를 정리해 두었다.

Project

프로젝트에 대한 구성 환경과 내용을 설명하자면 다음과 같다.

Environment Setting

• python 3.6.5
• Cuda 11.1 / tensorflow-gpu 2.4.0

Detail of Project

Purpose of Project

1. 논문 구현을 하면서 제작한 Jupyter Notebook file 을 python file 형식으로 바꾸면서 코드를 조금더 간결화 한다.
2. 이후 실시간 영상에 적용할 수 있는 코드 작성한다. 다양한 예제들이 존재하지만 구성 코드와 환경, 목적에 따라 다르게 작동하므로 나만의 코드를 작성한다.
3. 현재 논문에서 적용된 딥러닝 모델은 VGG19이다. 이후 다양한 모델들이 등장했는데, 시간적 여유가 존재한다면, 또 다른 딥러닝 모델을 적용하여 그 차이점 및 장단점을 확인한다.

opencv 예제

OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝(황선규) 에 포함된 python을 이용한 opencv예제이다.

Reference

본 repository는 Opencv 기법 및 tf.keras가 적용된 ‘Neural-Style-Transfer’ project이다.

PAPER

• A Neural Algorithm of Artistic Style.2015 에서 제시된 Mechanism을 이용하여 본 프로젝트를 진행한다.

OPENCV 참고교재

• OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝(황선규)
  • 깃허브링크
• OpenCV-Python으로 배우는 영상처리 및 응용

글을 마무리하며

다음 포스팅에서는 본 프로젝트 코드에 대한 설명을 이어갈 예정이다.