[PYTHON] Faire remplacer la guitare d'Hisako par la sienne par l'apprentissage automatique -Exécution-

Préparation (précédente)

Je voulais avoir un bon feeling avec CycleGAN, alors j'ai d'abord collecté des images de guitares. J'ai téléchargé et redimensionné l'image. Cliquez ici pour plus de détails (https://qiita.com/nozomi254/private/2fc55cc8ae8e6359f8a7)

Exécution

Mon environnement

Télécharger des images à l'aide de FileZilla

J'ai fait le même nom de dossier pour qu'il soit identique à la procédure décrite dans README Après tout, je n'avais pas vraiment de maître du black jazz et je n'avais pas assez d'énergie pour faire de mon mieux.

maps
├── trainA(Sunburst pour apprendre:284 feuilles)
├── trainB(Noir pour apprendre:94 feuilles)
├── testA(Test sunburst:151 feuilles)
└── testB(Test noir:76 feuilles)

C'est devenu un sentiment très démotivé et déséquilibré. Ça n'a pas l'air bien, mais merci.

Je pensais que File Zilla utilisé dans la classe universitaire pourrait être facile à utiliser, alors je l'ai connecté. Vous ne pouvez pas simplement taper quelque chose comme ça dans le carré ci-dessus, mais vous devriez le rechercher comme "AWS File Zilla" (http://support.amimoto-ami.com/en/articles/934126-filezilla- % E3% 82% 92% E4% BD% BF% E3% 81% A3% E3% 81% 9F-sftp-% E6% 8E% A5% E7% B6% 9A)

La bonne chose à ce sujet est que vous pouvez télécharger des dossiers et des fichiers par glisser-déposer, ou je ne sais pas comment le faire à part cela.

Avant de télécharger l'intégralité du répertoire maps créé dans la première partie, il est nécessaire de s'assurer qu'il n'y a pas de cartes côté AWS maintenant. Il m'a fallu une année-lumière pour essayer de le supprimer avec FileZilla.

mv maps maps_real

Résolu avec. mv peut également être utilisé pour changer le nom. Je pense que même les opérations sur FileZilla peuvent être effectuées en 1/200 million de secondes

Exécuter

Les noms de dossier sont également disponibles, donc [README sur le GitHub d'origine]( Suivez les instructions dans pytorch-CycleGAN-and-pix2pix). Apprenez d'abord.

python train.py --dataroot ./datasets/maps --name maps_cyclegan --model cycle_gan

Prend du temps

Image créée dans check_point après l'apprentissage

Il semble que le code est vraiment bien fait et qu'il fait une page Web et montre le résultat, mais je ne peux pas le voir car il se charge pour toujours De plus, pour une raison quelconque, les images (photographies aériennes et photographies cartographiques) qui figuraient sur les cartes originales sont également mélangées. Pour le moment, celui que j'ai vu dans l'aperçu d'Atom qui semble fonctionner スクリーンショット 2020-01-21 12.08.04.png スクリーンショット 2020-01-21 12.08.18.png スクリーンショット 2020-01-21 12.08.43.png HM. rec et idt semblent signifier reconstruction reconstruction et identité identitaire rec_A = F(G(A)) rec_B = G(F(B)) idt_A = G(B) idt_B = F(A) Référence: différentes sorties (images) # 326

Une fois la carte mélangée, il semble que seul le résultat (je pense qu'il n'est pas mélangé avec celui pour l'apprentissage) en ce qui concerne la date et l'heure de création, il suffit donc de lancer le test tel quel

python test.py --dataroot ./datasets/maps --name maps_cyclegan --model cycle_gan

résultat

Celui qui a fonctionné

スクリーンショット 2020-01-21 14.30.17.png スクリーンショット 2020-01-21 14.56.14.png スクリーンショット 2020-01-21 14.30.47.png

Celui qui ne pouvait pas

スクリーンショット 2020-01-21 14.33.36.pngスクリーンショット2020-01-2114.34.15.png Il semble qu'il était difficile pour l'arrière-plan d'être noir ou pour la vidéo en direct Et si l'arrière-plan est transparent? On m'a conseillé, mais je voulais que les gens fassent de leur mieux sur la guitare qu'ils jouent ...

Cette masse de jazz a changé comme ça

111_A_real_A.png111_A_fake_B.png Il y a encore des rayures et ça y ressemble

119_A_real_A.png119_A_fake_B.png Est-ce en noir et blanc? Sur

125_A_real_A.png125_A_fake_B.png C'est juste en noir et blanc

Résumé et réflexion

Résumé

Réflexion

Version d'exécution ver.2

Vous pouvez connecter Pycharm et AWS, je veux donc essayer cela aussi

à suivre···

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