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![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/kVhkJ/btqJDYkdb5p/BXOKgPBlSTmGMrkHl7fpX1/img.png)
https://arxiv.org/abs/1703.10593 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks Image-to-image translation is a class of vision and graphics problems where the goal is to learn the mapping between an input image and an output image using a training set of aligned image pairs. However, for many tasks, paired training data will not be a arxiv.org CycleGAN 원논문 주소 Im..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/VjGew/btqJiiYbDGd/wjv0GsTc3hGeEdjleXPEyk/img.png)
딥러닝의 단점이라고 해야하나... 조금 귀찮은 점이 있다면 모든 입력데이터의 사이즈가 동일해야하다는 것이다. 그리고 대부분의 모델이 정사각형 이미지 파일을 입력데이터로 쓴다. 그래서 개인 데이터를 모은 후엔 꼭 이미지 파일 크기를 정사각형으로 맞춰줘야한다. 1. 성규 데이터셋 덕업일체의 표본ㅋㅋㅋ;; 아무튼 내 개인 데이터셋은 20장의 인피니트 성규 이미지다. 보다시피 정사각형도 아니고, 각각의 파일 별로 크기도 다르다. 2. Resize & Crop import os,sys from PIL import Image size = 256, 256 #바꾸고 싶은 사이즈 path = "C:/Users/user/Desktop/normal2retro/A/" #이미지 경로 modified_path = "C:/User..