Pix2PixのTensorFlowをUbuntuで試す。すでに実装している人が多いので、使うだけ。
今回は以下のレポジトリを使った場合の手順をメモしとく。
https://github.com/yenchenlin/pix2pix-tensorflow
最近はpix2pixの改善を行っている研究も多い。
Progressive Growing of GANの論文を流し読む
High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANsの論文を流し読む
まずは持ってくる
git clone https://github.com/yenchenlin/pix2pix-tensorflow
簡単。次。
学習するデータを用意する
サンプルのfacadesっていう画像データからわかるように、二枚の画像をくっつけたものになります。
右側が入力にしたい画像で、左側が出力として覚えたい画像です。
画像はそれぞれ256×256なので全体で512×256画像になります
自分で用意する場合は、上で用意した画像を
datasets/XXX/train
に置きます。XXXは好きな名前を設定してください。何枚かは
datasets/XXX/val
に置いておくことで学習中にvalditationの結果を見れます。
実行する
実行する段階です。
python main.py –phase train –dataset_name XXX
一番上のディレクトリで上記のコマンドを実行します。
そうすると学習が始まります。
全体のディレクトリ構成
samples
実行すると100回に一つ入力画像を入力したときの結果画像がおかれます。次第に学習できていく様子が確認できます。
checkpoint
ネットワークの学習状態をチェックポイントとして保持しています。学習を再開することができます。
logs
学習の経過を保存します。tensorboardを使って可視化することができます。
test
python main.py –phase test –dataset_name XXX
上記コマンドでvalディレクトリに入っている画像を入力に出力画像をえることができます。
datasets
上記に既出だが、訓練画像や検証画像を置くディレクトリ。XXXの部分を変えれば複数のタスクを用意しておける。
