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요약: cGAN을 image-to-image translation에 사용한다. 이 net은 input 이미지를 output 이미지에 매핑하고, 이 매핑을 훈련하기 위해 loss function을 학습한다. 이런 방법은 라벨맵으로부터 사진종합, edge맵으로부터 object 재구성, 이미지 색상화 등에 효과적이다. 1. 소개... 2. 관련 연구과거 연구와 달리, G에 U-Net을 사용하고 D에 PatchGAN을 사용한다.PatchGAN은 이미지 패치단위로 구조를 penalize한다. 3. 방법3.1 Objective전통 방법론은 GAN에서 L2 거리를 사용하였다.이때 G는 D를 속이기 위해 노력하면서, L2 안에 ground truth output이 가까워지도록 한다.논문에서는 실험을 위해 L2 대신 L..