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

• CycleGAN and pix2pix in PyTorch

論文

• Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks.
  Jun-Yan Zhu*, Taesung Park*, Phillip Isola, Alexei A. Efros. In ICCV 2017

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