- fake face를 구분 가능한 방법 제안.
- 새로운 형태의 이미지가 생겨도 대응 가능.
- Train stage에서 다양한 형태의 이미지를 이용해 학습
- Fine-tunning stage에서 triplet loss를 이용해서 new type of few images를 이용해 학습.
- Training
- Center loss : to minimize the intra-class distance
- The role of cross entropy loss is to maximize the distance between classes and thus improve the separability between classes
- Fine-tuning
- 새로운 형태의 생성이미지에 대응하기 위해 fine tunning 수행.
- triplet loss를 사용하는 이유는 new types of image 수가 적기 때문.
- triplet loss can be used to minimize intra-class distance and maximize inter-class distance.
- 실험 결과
'GAN' 카테고리의 다른 글
Disentangled Representation Image-to-Image Translation (DRIT) (0) | 2021.01.11 |
---|---|
COCO-FUNIT:Few-Shot Unsupervised Image Translation witha Content Conditioned Style Encoder (0) | 2021.01.05 |