最近GANの勉強をはじめました。
GANの勉強には以下が参考になりました。
今さら聞けないGANシリーズ
この方が書かれているGANのシリーズは本当にわかりやすく、分かっていない人を分からせる書き方をしてくれており、理解の助けになりました。
DeepLearningモデルDCGANでアイドルの顔画像を生成してみた
こちらもとても参考になりました、というか今回の実験の手法やソースコードはこちらの方のものをほぼそのまま拝借させていただきました。
こちらはデータのクローリング方法も記載してくれており、大変参考になりました。
実装
上記の「DeepLearningモデルDCGANでアイドルの顔画像を生成してみた」をほぼそのまま拝借しましたので、ここでは割愛させていただきますが、opencvの顔認識特徴量ファイルhaarcascade_frontalface_alt.xmlの場所が私の環境では
/Users/*****/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/lib/python3.5/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_alt.xml
にありました。
データセット
集めたガッキー画像は以下の45枚です。
## 結果
1epoch
ガッキー誕生
100epoch
#### 500epoch
カラフルは砂嵐
#### 1000epoch
輪郭っぽいものが見えてきた
#### 1200epoch
前髪が目にかかってる感じ？
#### 1350epoch
犬的なものに変化しはじめた？
#### 1400epoch
禿げた...
これ以上は変わり果ててゆくガッキーは見たくなかったので、ここで処理を強制終了しました。
まとめ
- いくらなんでもデータセット45枚は少なすぎると思いました。もっと真面目にデータを集めます。 （過学習？）
- 処理に時間がかかりすぎました。（上記までを生成するのに１０時間以上かかりました。）
処理速度をあげる方法を検討したい - 禿げはじめてしまった原因は少ないデータ数の中に前髪をあげている画像がちらほらあるから？
まずはデータ収集のし直しから。
うまくいったらまた投稿します。
追記（2018/07/16）
以下の方のロジックを参考（丸パクリ）させていただいたら、同じデータセットでも出力に大幅な改善が見られました。
GANについて概念から実装まで ～DCGANによるキルミーベイベー生成～
一番左上とかガッキーっぽい気がする
3000epochまで回しましたが、2000epochくらいからほとんど精度が変わらなかったので、現状の少ないデータではこれくらいが限界なのかなと思いました。
ここまで出力に違いが出た理由は調査中...