입력 이미지 크기 변경 방법??
edwardcho opened this issue · comments
안녕하세요..
올려주신 소스코드는 잘 동작하는 것을 봤습니다.
몇가지 질문 드리고 싶습니다.
- 이미지 크기 변경 방법..
- training 을 label 1만 하셨는데... 2, 3 을 모두 training 하고 나서,
training 하지 않은 이미지를 test 하였을 때는 anomaly score 가 어떻게 나올까요??
감사합니다.
- discriminator 의 Input 부분 파라미터를 변경, generator 의 output feature map 크기를 변경 (이 때 upsampling 같은 방법이 필요합니다. 저는 transposed conv 를 이용해서 7x7 -> 14x14 -> 28x28 을 만들었습니다.) 데이터 로더에서 모델의 입출력 크기만큼 변경
- 1,2,3 을 넣고 4를 추론하면 anomaly score 는 높게 나올 것 같습니다. 1 로만 학습할 때 보다 데이터 분포의 분산이 커지는 건데, mri 영상을 가지고 학습해봤을 때도 동작은 했습니다. 하지만 서비스에 사용할만한 퀄리티는 보장하지 않는다고 생각합니다.
입력이미지의 크기를 어떻게 변경할 수 있을지요??
discriminator 는 input_shape 을 변경해서 가능할 텐데...
generator_model() 에서는 어떻게 변경해야 하나요??
generator 모델 자체를 변경 해야합니다. 모델이 출력하는 output image 크기가 입력이미지와 같게 만들면 됩니다. 고화질은 다른 GAN 테크닉이 필요할 것 같습니다.