[App4AI SDK] Jupyter-Image-Pix2Pix-PyTorch

[簡介]

 

 

Pix2Pix 風格轉換。將原影像輸出訓練學習的影像風格。例如 : 黑白轉換成彩色、邊緣圖轉換相片、地圖轉換成衛星地圖等各種應用。

 

 

 

[操作步驟及說明]

 

 

1_combine_A_and_B.ipynb

 

data/A 與 data/B 資料夾內有 train、val、test ,A 是放置轉換後的影像、B 是放置轉換前的影像。

 

請將影像依照轉換前後放入 A、B 資料夾中的 train、val、test,需注意一點的是 兩資料夾中的 train、val、test 皆需要能夠找到對應的影像檔名。

 

接著按下 1. combine A and B 將對應的影像合併為一張,且輸出至 data/train, data/val, data/test。

 

注意 : 

1). 影像長寬建議相同,正方形,如果不相同可以縮放或裁切等方式。

2). 圖檔與其附檔名需為 .jpg。

3). 影像需兩兩相對應。    

 

 

2_visdom_server.ipynb

 

開啟 port 為 8801 的 visdom_server。

 

 

3_visdom_server_browser.ipynb

 

開啟瀏覽器,可看到訓練過程的 loss 曲線圖等資訊。

 

 

4_train.ipynb

 

訓練模型。

 

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

 

•   --epoch_count 2300 : 輸出模型檔名從 2300 次開始,表示前面已經有訓練 2300 期。與 continue_train 搭配使用。

 

•    --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。

 

 

5_inference_folder.ipynb

 

推論資料夾。

 

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

 

•    epoch = 'latest' : 載入 latest_net_G_A 的模型。

 

•    dataroot = 'data/B'、phase = 'test' : 測試資料夾為 data/B/test。

 

•    num_test = 27 : 資料夾中有多少張測試影像。

 

 

6_inference_folder_image_pairs.ipynb

 

推論資料夾,資料夾內的影像為 1_combine_A_and_B.ipynb 合併 A、B 的影像。

可以用來比照目標與模型生成的影像。

 

•    checkpoints_dir = 'model'、epoch = 'latest' : 模型為 model/latest_net_G_A.pth。

 

•    dataroot = 'data/'、phase = 'test' : 測試資料夾為 data/test。

 

•    num_test = 20 : 資料夾中有多少張測試影像。

 

 

 

推論結果.png

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