PhotoSketch

Photo-sketching: déduction des dessins de contour à partir d'images

Ce dépôt contient le code de formation et de test pour notre générateur de croquis. Nous fournissons également un [modèle pré-formé].

Pour les détails techniques et l'ensemble de données, veuillez vous référer au [document] et à la [page du projet] .

Mise en place

Le code est désormais mis à jour pour utiliser Pytorch 0.4 et s'exécute sur Windows, Mac et Linux. Pour la version obsolète avec Pytorch 0.3 (Linux uniquement), veuillez consulter la branche Pytorch-0.3-Obsolete.

Les utilisateurs de Windows doivent trouver les fichiers .cmd correspondants au lieu des fichiers .sh mentionnés ci-dessous.

Installation d'une ligne (avec environnements conda)

conda env create -f environment.yml

Ensuite, activez l'environnement (croquis) et vous êtes prêt à partir!

Voir ici pour plus d'informations sur les environnements Conda.

Installation manuelle

Voir environment.yml pour une liste de dépendances.

En utilisant le modèle pré-formé

• Télécharger le modèle pré-formé
• Modifiez le chemin dans scripts/test_pretrained.sh
• À partir du répertoire racine du repo, exécutez scripts/test_pretrained.sh

Il prend en charge un dossier d'images en entrée.

Train et tester sur notre ensemble de données de dessin de contour

• Téléchargez les images et le croquis rendu à partir de la page du projet
• Décompressez-les et organisez-les dans la structure suivante:

• Modifiez le chemin dans scripts/train.sh et scripts/test.sh
• Du répertoire racine du repo, exécutez scripts/train.sh pour former le modèle
• À partir du répertoire racine du repo, exécutez scripts/test.sh pour tester sur l'ensemble VAL ou le jeu de tests (spécifié par l'indicateur de phase)

Citation

Si vous utilisez le code ou les données pour vos recherches, veuillez citer le document:

 @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}
}

Reconnaissance

Ce code est basé sur une ancienne version de PIX2PIX.