الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

صياغة الصور: استنتاج رسومات محيط من الصور

دعابة

يحتوي هذا الريبو على رمز التدريب والاختبار لمولد الرسم الخاص بنا. نحن نقدم أيضا [نموذج تدريب قبل].

للحصول على التفاصيل الفنية ومجموعة البيانات ، يرجى الرجوع إلى [الورقة] و [صفحة المشروع] .

إنشاء

تم الآن تحديث الرمز لاستخدام Pytorch 0.4 ويعمل على Windows و Mac و Linux. للحصول على الإصدار عفا عليه الزمن مع Pytorch 0.3 (Linux فقط) ، يرجى مراجعة فرع Pytorch-0.3-obsolete.

يجب على مستخدمي Windows العثور على ملفات .cmd المقابلة بدلاً من ملفات .sh المذكورة أدناه.

التثبيت خط واحد (مع بيئات كوندا)

conda env create -f environment.yml

ثم قم بتفعيل البيئة (رسم) وأنت مستعد للذهاب!

انظر هنا لمزيد من المعلومات حول بيئات كوندا.

التثبيت اليدوي

انظر environment.yml .

باستخدام النموذج الذي تم تدريبه مسبقًا

  • قم بتنزيل النموذج الذي تم تدريبه مسبقًا
  • تعديل المسار في scripts/test_pretrained.sh
  • من الدليل الجذر للريبو ، قم بتشغيل scripts/test_pretrained.sh

وهو يدعم مجلد من الصور كمدخلات.

تدريب واختبار على مجموعة بيانات رسم الكفاف لدينا

  • قم بتنزيل الصور والرسم المقدم من صفحة المشروع
  • قم بفك الضغط وتنظيمها في الهيكل التالي:

بنية الملف

  • قم بتعديل المسار في scripts/train.sh و scripts/test.sh
  • من دليل الجذر الخاص بالربط ، قم بتشغيل scripts/train.sh لتدريب النموذج
  • من الدليل الجذر للريبو ، قم بتشغيل scripts/test.sh للاختبار على مجموعة Val أو مجموعة الاختبار (المحددة بواسطة علامة المرحلة)

اقتباس

إذا كنت تستخدم الرمز أو البيانات الخاصة ببحثك ، فيرجى الاستشهاد بالورقة: 

 @article{LIPS2019,
  title={Photo-Sketching: Inferring Contour Drawings from Images},
  author={Li, Mengtian and Lin, Zhe and Mv ech, Radom'ir and and Yumer, Ersin and Ramanan, Deva},
  journal={WACV},
  year={2019}
}

شكر وتقدير

يعتمد هذا الرمز على إصدار قديم من PIX2PIX.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل