[App4AI SDK] Jupyter-Image-CycleGAN-PyTorch

[簡介]

 

 

CycleGAN 特點為不要求訓練數據要成對,可學習不同 domain 之間的影像轉換。 可應用於語義標籤的街道轉換成寫實影像、衛星影像轉換成地圖影像、將場景從白天轉換成夜晚。

 

 

 

[操作步驟及說明]

 

 

1_visdom_server.ipynb

 

開啟 port 為 8801 的 visdom_server。

 

 

2_visdom_server_browser.ipynb

 

開啟瀏覽器,可看到訓練過程的 loss 曲線圖等資訊。

 

 

3_train_GPU.ipynb

 

訓練模型。

 

•    --continue_train : 載入 model/latest 模型接續訓練。 

•    --n_epochs 1000 : 訓練期數 1000。

•    --gpu_ids 0 : 使用哪顆 gpu 訓練,也可設定多顆,例如  --gpu_ids 0,1,2。

•    --save_epoch_freq 5 : 儲存模型頻率。

 

 

4_inference_folder_GPU.ipynb

 

推論資料夾。

 

•    checkpoints_dir = 'model' : 模型資料夾。

•    epoch = 'latest' 、model_suffix = '_A' : 載入 latest_net_G_A 的模型。

•    dataroot = 'data/testA' : 測試資料夾。

 

 

inference.png

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