有名なpix2pixの検証

GANの一種 Keras で pix2pix を実装する。【 cGAN 考慮】ｂｙ　トミーさんの結果検証をAKB総選挙ランキング上位者の画像を使って実施してみました。

コードは以下に置きました
MuAuan/pix2pix

やったこと

①img2h5.pyが画像の入ったフォルダからh5pyファイルを生成

最初、yahooから収集した画像はいろいろなサイズのものがあり、読み込みで失敗。Canny関数を勘違いしてサイズ変更しているものと考えていました。一度サイズ変更してやればやれましたが、同じ手間なのでトミーさんのimg2h5.pyを書き換えて入力画像の大きさに依存しないようにしました。
実行は以下のとおりです。
まず、images/にカテゴリ毎にディレクトリを作成して画像を配置しています。
以下を実行すればdatasetimages.hdf5ファイルが作成されます。
python img2h5.py -i images/ -o datasetimages -t canny

使い方は以下のサイトを参照してください。
tommyfms2/pix2pix-keras-byt

※画像はカテゴリ毎に読み込みと合わせて配置してください。　　
※画像サイズはバラバラでも対応しています、サイズ変更されてしまうので、　元画像を保存したい場合はあらかじめコピーするか、別途ディレクトリを決めてそこに保存・取得するように変更してください。

②Trainingは以下で実行

python pix2pix.py -d datasetimages.hdf5
オプションがあるみたいですが、使いませんでした。上記サイトを参照願います。
出力は時々刻々変化するので、出力ファイルに番号付けました。そして、Weight再利用できるように、出力できるようにしました。

結果

③出力はTrainigとValidationの二つがでます

あまり記載されてませんが、このGANは収束がとても速いです。
様子を示すと、以下のとおりです。
因みに約１０００個の画像データ（128x128）に対して１epoch 72secです。
　上段が元画像をCannyした線画
　中段がGenerateされた画像
　下段が元画像です。
【epoch 0 Training】なんとなく人の絵？？

【epoch 2 Training】ほんとに見えてきました！

【epoch 3 Training】もはやそれぞれの似顔絵？

【epoch 5 Training】絶対カンニングしてるよ？

【epoch 20 Training】。。。

【epoch 50 Training】カンニングしても描けない。。

【epoch 180 Training】元画像に近づいてきた

【epoch 180 Validation】苦手はあるんだな、でもTestデータ！

【epoch 400 Validation】つまり４００回回した最後のTest。。