CycleGANについての　

Comments

1. 

   @fukuyama6421

   Questioner

   more_horiz

   返信ありがとうございます。
   
   CycleGANを以下のコードでできました。
   ただPNG画像です。
   これをｊｐｇで学習させるようにするにはどこをかえたらいいでしょうか？
   よろしくお願いします。
   
   
   import argparse
   import os
   
   parser = argparse.ArgumentParser(description='')
   #parser.add_argument('--dataset_dir', dest='dataset_dir', default='horse2zebra', help='path of the dataset')
   parser.add_argument('--dataset_dir', dest='dataset_dir', default='horse', help='path of the dataset')
   parser.add_argument('--epoch', dest='epoch', type=int, default=100, help='# of epoch')
   parser.add_argument('--epoch_step', dest='epoch_step', type=int, default=100, help='# of epoch to decay lr')
   parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='# images in batch')
   parser.add_argument('--train_size', dest='train_size', type=int, default=1e8, help='# images used to train')
   parser.add_argument('--load_size', dest='load_size', type=int, default=286, help='scale images to this size')
   parser.add_argument('--fine_size', dest='fine_size', type=int, default=256, help='then crop to this size')
   parser.add_argument('--ngf', dest='ngf', type=int, default=64, help='# of gen filters in first conv layer')
   parser.add_argument('--ndf', dest='ndf', type=int, default=64, help='# of discri filters in first conv layer')
   #parser.add_argument('--input_nc', dest='input_nc', type=int, default=3, help='# of input image channels')
   parser.add_argument('--input_nc', dest='input_nc', type=int, default=3, help='# of input image channels')
   #parser.add_argument('--output_nc', dest='output_nc', type=int, default=3, help='# of output image channels')
   parser.add_argument('--output_nc', dest='output_nc', type=int, default=3, help='# of output image channels')
   parser.add_argument('--lr', dest='lr', type=float, default=0.0002, help='initial learning rate for adam')
   parser.add_argument('--beta1', dest='beta1', type=float, default=0.5, help='momentum term of adam')
   parser.add_argument('--which_direction', dest='which_direction', default='AtoB', help='AtoB or BtoA')
   parser.add_argument('--phase', dest='phase', default='train', help='train, test')
   parser.add_argument('--save_freq', dest='save_freq', type=int, default=1000, help='save a model every save_freq iterations')
   parser.add_argument('--print_freq', dest='print_freq', type=int, default=100, help='print the debug information every print_freq iterations')
   parser.add_argument('--continue_train', dest='continue_train', type=bool, default=False, help='if continue training, load the latest model: 1: true, 0: false')
   parser.add_argument('--checkpoint_dir', dest='checkpoint_dir', default='./checkpoint', help='models are saved here')
   parser.add_argument('--sample_dir', dest='sample_dir', default='./sample', help='sample are saved here')
   parser.add_argument('--test_dir', dest='test_dir', default='./test', help='test sample are saved here')
   parser.add_argument('--L1_lambda', dest='L1_lambda', type=float, default=10.0, help='weight on L1 term in objective')
   parser.add_argument('--use_resnet', dest='use_resnet', type=bool, default=True, help='generation network using reidule block')
   parser.add_argument('--use_lsgan', dest='use_lsgan', type=bool, default=True, help='gan loss defined in lsgan')
   parser.add_argument('--max_size', dest='max_size', type=int, default=50, help='max size of image pool, 0 means do not use image pool')
   
   args = parser.parse_args()
   
   def main(_):
   if not os.path.exists(args.checkpoint_dir):
   os.makedirs(args.checkpoint_dir)
   if not os.path.exists(args.sample_dir):
   os.makedirs(args.sample_dir)
   if not os.path.exists(args.test_dir):
   os.makedirs(args.test_dir)
   
   tfconfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
   tfconfig.gpu_options.allow_growth = True
   with tf.Session(config=tfconfig) as sess:
   model = cyclegan(sess, args)
   model.train(args) if args.phase == 'train' \
   else model.test(args)
   
   if __name__ == '__main__':
   tf.app.run()
   
   #git clone https://github.com/xhujoy/CycleGAN-tensorflow
   #cd CycleGAN-tensorflow
   #bash ./download_dataset.sh horse2zebra (bash ./download_dataset.sh dataset_name)
   #python main.py --dataset_dir=horse2zebra (python main.py --dataset_dir=/path/to/data/)
   #Models are saved to ./checkpoints/ (can be changed by passing --checkpoint_dir=your_dir).
   #python main.py --dataset_dir=CTC --phase=test --which_direction=AtoB (python main.py --dataset_dir=/path/to/data/ --phase=test --which_direction=AtoB/BtoA)
   
2. 

   @yuki_2020

   more_horiz

   cycleganについて触ったことはないので、詳しいことはわからないのですが、
   
   https://github.com/xhujoy/CycleGAN-tensorflow/blob/master/main.py
   
   このコードのことですね。
   いきなりコードを書かれてもわかりにくいのでurlを貼ってほしかったです。
   
   「cyclegan　使いかた」
   と検索したら出てきたサイトが以下です。
   
   https://qiita.com/harmegiddo/items/0f4799a531ce23aff40e
   
   こちらの方法でできそうです。
   おそらくpngでもjpgでもできると思いますが、256x256のサイズでないと動かないと思います。
   
   リサイズの方法については、
   「python 画像 リサイズ」
   などと検索すれば山ほど出てくると思います。
   
   ディープラーニングは今ブームになっているので、ネットには山ほど解説記事があります。
   おそらくご自分で調べられたほうがより詳しく知ることができるかと思います。
   
3. 

   @fukuyama6421

   Questioner

   more_horiz

   詳しく教えていただいて、ありがとうございました。