CycleGANのインストール

Zhu、Parkらによって2017年に提案されたCycleGANをインストールしたときのメモ。上の写真は、左が元画像で、右がCycleGANによって生成された画像。CycleGANはPix2Pixとは違いペアとなる学習データセットなしで、画像を変換することができるところが凄い。これにより、学習データセットを作成するコストが大きく削減される。詳細については以下の論文とウェブサイトをご覧ください。

サイト

論文

インストール

  • cd ~/src
  • git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
  • pip3 install -r requirements.txt

学習とテスト

  • データセットのダウンロード
    • bash ./datasets/download_cyclegan_dataset.sh maps
  • 結果の表示。以下のコマンドを実行し、このURL http://localhost:8097をクリックする。
    • python3 -m visdom.server
  • 学習
    • GPUが1個の場合
      • python3 train.py --dataroot ./datasets/maps --name maps_cyclegan --model cycle_gan
    • GPUが2個の場合
      • python3 train.py --dataroot ./datasets/maps --name maps_cyclegan --model cycle_gan --gpu_ids 0,1  --batch_size 32
  • テスト
    • python3 test.py --dataroot ./datasets/maps --name maps_cyclegan --model cycle_gan
    • テストの結果は以下のファイルに保存される。
      • ./results/maps_cyclegan/latest_test/index.html

学習済みモデルの適用

  • 学習済みモデルのダウンロード
    • bash ./scripts/download_cyclegan_model.sh horse2zebra
    • 学習済みモデルは以下の保存される。
      • ./checkpoints/{name}_pretrained/latest_net_G.pth
  • テスト用のデータセットのダウンロード
    • bash ./datasets/download_cyclegan_dataset.sh horse2zebra
  • テスト
    • python3 test.py --dataroot datasets/horse2zebra/testA --name horse2zebra_pretrained --model test --no_dropout
    • ここで、--model testはCycleGANの一方向だけの結果を生成する。両方向必要な場合は、 --model cycle_gan にする。
    • テストの結果は./results以下に保存される。上の写真は結果の一部。

以上

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