[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。
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