- 좌우반전 이미지를 넣어보자. → 포즈가 좌우로 바뀜.
이미지 뻥튀기
- 이미지의 좌/우를 바꾼다거나,
- 이미지의 밝기나 선명도를 바꾸는 방법을 사용한다.
출처: https://bcho.tistory.com/1161 [조대협의 블로그]
근데.. 이미지 좌우반전 ,rotate, 저렇게 뻥튀기하면 성능이 높아지나?
→ 논문 찾아보자.
그리고 분명 이런 기법을 가지고 했던 논문이 있을것이다.
warping 부터 성능 좋게 만들라면?
cp-vton에서는 GMM module에서 warp cloth 뽑을때 cloth detail까지 pixel L1 loss로 학습을한다. → cloth detail 빼고 여러 포즈(좌우반전,pose transfer 등), 로 학습을해서 warping 을 제대로되게끔.
- 대칭성(옷, 인간) → warp cloth 를 보면 옷의 목부분이 팔로 휘어져있거나 그렇다. 우리 옷과 인간은 대칭성을 가지고 있기 때문에 이를 고려하여 학습을 시킨다
— — — — — — — — — — -> 논문을 더 읽어보자 아직 경험이 너무 없다.
- 좌우반전 학습효과 →ㅇ
- rotate 학습효과 →
- 밝기 선명도 학습효과 →
이미지 augmentation은 학습에 도움이 된다고 한다. 많은 논문도 그렇고, SOTA 사이트에 최근모델 학습할때 augmentation해서 성능을 높임.
일단 논문좀 많이 읽어오자.
