PyTorch CycleGAN

Pytorch-cyclegan

การใช้งาน pytorch ที่สะอาดและอ่านง่ายของ Cyclegan (https://arxiv.org/abs/1703.10593)

ข้อกำหนดเบื้องต้น

รหัสมีวัตถุประสงค์เพื่อทำงานกับ Python 3.6.x มันยังไม่ได้ทดสอบกับเวอร์ชันก่อนหน้า

Pytorch & Torchvision

ทำตามคำแนะนำใน pytorch.org สำหรับการตั้งค่าปัจจุบันของคุณ

ความเป็นไปได้

เพื่อพล็อตกราฟการสูญเสียและวาดภาพในมุมมองเว็บเบราว์เซอร์ที่ดี

 pip3 install visdom

การฝึกอบรม

1. การตั้งค่าชุดข้อมูล

ก่อนอื่นคุณจะต้องดาวน์โหลดและตั้งค่าชุดข้อมูล วิธีที่ง่ายที่สุดคือการใช้หนึ่งในชุดข้อมูลที่มีอยู่แล้วในที่เก็บ UC Berkeley:

 ./download_dataset <dataset_name>

Valid <TataSet_name> คือ: Apple2Ange, Summer2winter_yosemite, Horse2zebra, Monet2photo, Cezanne2photo, Ukiyoe2photo, Vangogh2photo, แผนที่, Cityscapes, Facades, iPhone2dSlr_flower

หรือคุณสามารถสร้างชุดข้อมูลของคุณเองได้โดยการตั้งค่าโครงสร้างไดเรกทอรีต่อไปนี้:

 .
├── datasets                   
|   ├── <dataset_name>         # i.e. brucewayne2batman
|   |   ├── train              # Training
|   |   |   ├── A              # Contains domain A images (i.e. Bruce Wayne)
|   |   |   └── B              # Contains domain B images (i.e. Batman)
|   |   └── test               # Testing
|   |   |   ├── A              # Contains domain A images (i.e. Bruce Wayne)
|   |   |   └── B              # Contains domain B images (i.e. Batman)

2. รถไฟ!

 ./train --dataroot datasets/<dataset_name>/ --cuda

คำสั่งนี้จะเริ่มต้นเซสชันการฝึกซ้อมโดยใช้รูปภาพภายใต้ไดเรกทอรี DataRoot/Train ด้วย HyperParameters ที่แสดงผลลัพธ์ที่ดีที่สุดตาม Cyclegan Authors คุณมีอิสระที่จะเปลี่ยนพารามิเตอร์ hyperparameters เหล่านั้นดู ./train --help สำหรับคำอธิบายของสิ่งเหล่านั้น

ทั้งเครื่องกำเนิดไฟฟ้าและน้ำหนัก discriminators จะถูกบันทึกภายใต้ไดเรกทอรีผลลัพธ์

หากคุณไม่ได้เป็นเจ้าของ GPU ลบตัวเลือก -CUDA แม้ว่าฉันจะแนะนำให้คุณได้รับ!

นอกจากนี้คุณยังสามารถดูความคืบหน้าการฝึกอบรมรวมถึงภาพการถ่ายทอดสดโดยใช้ python3 -m visdom ในเทอร์มินัลอื่นและเปิด http: // localhost: 8097/ในเว็บเบราว์เซอร์ที่คุณชื่นชอบ สิ่งนี้ควรสร้างความคืบหน้าการสูญเสียการฝึกอบรมดังที่แสดงด้านล่าง (พารามิเตอร์เริ่มต้น, ชุดข้อมูล Horse2zebra):

การทดสอบ

 ./test --dataroot datasets/<dataset_name>/ --cuda

คำสั่งนี้จะถ่ายภาพภายใต้ไดเรกทอรี DataRoot/Test เรียกใช้ผ่านเครื่องกำเนิดไฟฟ้าและบันทึกเอาต์พุตภายใต้ไดเรกทอรี เอาต์พุต/A และ เอาต์พุต/B เช่นเดียวกับรถไฟพารามิเตอร์บางอย่างเช่นน้ำหนักที่จะโหลดสามารถปรับแต่งดู ./test --help สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม

ตัวอย่างของเอาต์พุตที่สร้างขึ้น (พารามิเตอร์เริ่มต้น, ชุดข้อมูล Horse2zebra):

ใบอนุญาต

โครงการนี้ได้รับใบอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต GPL V3 - ดูไฟล์ License.md สำหรับรายละเอียด

กิตติกรรมประกาศ

รหัสนั้นเป็นสิ่งที่สะอาดกว่าและมีการใช้งานน้อยกว่าการใช้งานของ pytorch-cyclegan-and-pix2pix เครดิตทั้งหมดไปที่ผู้เขียนของ Cyclegan, Zhu, Jun-yan และ Park, Taesung และ Isola, Phillip และ Efros, Alexei A.