RA-CycleGAN: 관심 영역 집중 및 수정가능한 CycleGAN 기반 패션 생성기

초록

본 논문에서는 segmentation map과 RA-CycleGAN을 활용한 수정가능한 패션생성기를 제안한다. Segementation map의 수정을 통해 옷의 형태를 다양하게 변화시킬 수 있으며, 다양한 룩의 특징을 학습한 ROI 기반의 RA-CycleGAN이 최종적으로 새로운 디자인과 형태의 옷을 생성해낸다. Deep-fashion[3] 데이터셋을 사용해 성능을 평가한 결과, 기존 CycleGan에 비해 RA-CycleGAN이 룩에 대한 고유한 특성을 살리는데 더 우수하였고, 영상 품질도 향상됨을 PSNR 점수로 확인하였다. 또한 다양한 네트워크에서의 약 26% 높은 classification 결과를 통해 특징이 잘 학습되었음을 확인할 수 있었다.