사월의눈의 DevBlog

Comicolorization : Semi-automatic manga colorization 논문을 읽고 리뷰아닌 감상문. 한달 전에 우연히 도쿄도서관 웹페이지에서 받은 만화가 109편있는 manga109 dataset을 받은적이 있는데 어떻게 활용해야 할지 고민하다가 클라우드에 넣은채 썩혀두고 있었는데 마침 페이스북 페이지 "Nextobe"에서 딥러닝을 이용해 만화를 자동으로 색칠해주는 모델에 대한 논문이 올라와 흥미가 생겨 한번 읽어보게 되었습니다. 그런데 읽어보니 제 데이터셋은 사용못하겠더라구요. 만화의 단색 이미지와 채색된 결과 이미지가 쌍으로 필요한데 manga109 dataset은 표지를 제외하곤 흑백이미지라 학습시키는게 불가능하다고 생각됩니다. 기존의 Colorization의 Model과 ..

언리얼 엔진 튜토리얼 강의를 보며 공부를 하다가 캐릭터의 SphereComponent 안에 Overlapped된 Actor 클래스를 Array안에 저장해놓고 Array안의 각각의 Instance가 Pickup class의 자손인지를 Casting으로 판별하는데 Casting이 성공하면 Pickup class의 자손이므로 상호작용을 하여 어떤 특정한 함수를 호출하며 Casting에 실패하면 아무런 행동도 하지않게 코드를 짜더라구요. 그래서 문득 이를 C++으로 구현해볼까 생각이 들어 Unreal Engine 4의 Cast 명령어와 유사하게 동작하는 dynamic_cast를 사용하여 구현해보았습니다. #include #include //this is parent of all class in this proj..

Tacotron : Toward End-To-End Speech Synthesis 을 읽고 쓰는 리뷰아닌 감상문 ※주의사항. 필자는 논문을 많이 읽어본 적이 없으며 전문지식 또한 그렇게 많지 않은 편인 1학년 학부생입니다. 흥미위주로 읽고 그에 대한 감상문을 쓰는 정도임을 알아주었으면 합니다중간고사 전에 Speech Generation에 대한 프로젝트를 구상중이었는데 그사이에 Facebook에서 제가 생각중이던 것과 아주 비슷한 내용의 게시물이 있어 읽어보았는데 김태훈님이 발표하신 "책 읽어주는 딥러닝"의 발표자료였습니다. 이 아이디어만큼은 내가 먼저다! 라고 생각하고 있었는데 약간 아쉽...지만 읽고 참고해보았습니다. 그 내용을 정리해보자면, 1. 데이터 전처리 : Google Speech API + ..