2016年01月27日

DCGANで画像生成の実装

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Deep learningで画像生成の説明を実際に実装するやり方ですが、
そもそもまず画像収集からやらないといけませんから、
簡単には再現できません。



基本的には
git clone https://github.com/mattya/chainer-DCGAN.git
こうして
python chainer-DCGAN/DCGAN.py
こうすると画像を学習します。

しかし多分設定が必要です。
xp = cuda.cupy
AttributeError: 'module' object has no attribute 'cupy'
この問題は、以前chainerをインストールした時と同じですが、

2016/1 現在 ではchainerのバージョンは1.5.1になっています。
chainerをインストールし直したら、このエラーは無くなりました。


Cythonのインストールも必要です
RuntimeError: Missing file: cupy/core/core.cpp
Please install Cython.


wget http://cython.org/release/Cython-0.23.4.zip
unzip Cython-0.23.4.zip
cd Cython-0.23.4
python setup.py install
これでCythonはインストールできると思います。


File "/usr/lib/python2.7/lib-tk/Tkinter.py", line 1767, in __init__
self.tk = _tkinter.create(screenName, baseName, className, interactive, wantobjects, useTk, sync, use)
_tkinter.TclError: no display name and no $DISPLAY environment variable
これはmatplotlibrc の設定です。 


後は、cudnnのインストールも必要です。


./images に入ってる画像ファイルを学習データとして読み込みます。

実行時に
read image error occured 画像ファイル
となるのは、
おそらく、画像ファイルが96×96になってないためです。
自動で変換してくれるんじゃないかと思ったんですが...





学習が上手く行かなくなるケースが結構あるのではないかと思います。
vis_8_0
こういう風に完全に同じ形だけになったり、
しかしこれはまだよい方で
vis_7_0
無意味な出力になったり

しかし、こういう局所解に陥っても学習が進むと抜け出したりするんですが、
抜け出さない場合もありました。

後は学習データのせいかもしれないですが
vis_3_10

こういう事になったりしました。





必ず、出ると思うんですが
dcgan
この皺みたいなのは一体何なんでしょうか?


しかし遠目に見ると良く出来てるような気がするんですが、拡大して見ると本当に全然ダメです。
output3
学習データとか、パラメータの工夫次第ではもっと上手く出来るんでしょうか?



良く出来ている部分は多いが、全体の連結というか、バランスがちゃんと取れてない...
輪郭の境界が曖昧なのは...それに比べれば大した問題ではない?
後は皺を何とかする事でしょうか




visualizer.pyの方の使い方ですが
python chainer-DCGAN/visualizer.py
こうするだけです。
参照ファイルの generator_model.h5 ですが、
これは、学習結果モデル の dcgan_model_gen_xx.h5 の方です。




chainerでsrezの実装 という事も試しました。


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