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2021년 1학기 졸업프로젝트

Each Person

김민철 이원규 표승완 신준철 홍성목

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Agenda

• Torch Study
• GAN Study
• GAN dataset make Face 68 landmark

Our Progress....

Pytorch Study

DCGAN Study

　

MTCNN(To tracked face)

MTCNN_P-net	MTCNN_R-net	MTCNN_O-net

MTCNN구조 참고자료

Before	After

Face Landmark

여러 face detection model에서 각자의 FPS를 비교해보았다.

.	MTCNN	dlib	dlib-cnn
result
FPS

AutoEncoder

AutoEncoder 실습 결과

	ANN	CNN
result

• ANN코드
• CNN코드

Model construction (DF structure)

DF 네트워크 코드

Model Training

논문에서는 MSE + Structural Dissimilarity 를 Loss로 사용하고 있다.
기존 torch에 구현되어 있지 않아 따로 코드를 작성하였다.
Custom Loss (MSE + DISSIM) 작성 코드

실제 학습과 Conversion을 수행하는 코드와 이 과정에서 사용되는 함수를 분리하여 코드를 작성하였다.
Training_util 코드
Conversion_util 코드
Training Conversion 코드

Training Loss 변화 관측 결과

blending

• poisson blending

source 와 target의 경계면에서의 피부 톤을 match 시키기 위해 본 프로젝트에서는 poisson blending을 사용한다.

• Laplacian of Gaussian(LoG) , Laplacian mask

LOG	mask

• Test

source	mask	target

blending result

Blender코드

Conversion