pix2pixモデルを使ってみる

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Torch Ubuntu14.04 CNN DeepLearning DeepLearning テキストリンク

はじめに

今回は最近巷で噂のpix2pixモデルをインストールし、使ってみる。ラベルから画像を生成したり、航空写真から地図を生成したりと、いろいろできるみたい。

論文はP. IsolaらのImage-to-Image Translation Using Conditional Adversarial Networks。
https://arxiv.org/pdf/1611.07004v1.pdf

ソースコードはこちら。
https://github.com/phillipi/pix2pix

著者らのホームページはこちら。
https://phillipi.github.io/pix2pix/

環境

OS:Ubuntu14.04
GPU:GTX1070
CUDA:8.0 RC
cuDNN:5.1
python2.7.6
など

Torch関連をインストール

Torchは既にインストールしてある。
http://qiita.com/masataka46/items/41f9fac011590f3cd4f1

torch関連パケージのnngraphとdesplayをインストールする。

luarocks install nngraph
luarocks install https://raw.githubusercontent.com/szym/display/master/display-scm-0.rockspec

うまくいったみたい。

Image-to-imageモデルをインストールする。

モデルをgit cloneする。

git clone https://github.com/phillipi/pix2pix.git

次にデータを持ってくる。

cd pix2pix
bash ./datasets/download_dataset.sh facades

学習させてみる

次にダウンロードしたデータセットで学習させてみる。

DATA_ROOT=./datasets/facades name=facades_generation which_direction=BtoA th train.lua

２時間半で２００回の学習が終了した。

学習したモデルでテストする

最後に学習したモデルでテストする。

DATA_ROOT=./datasets/facades name=facades_generation which_direction=BtoA phase=val th test.lua

結果は./results/facades_generation/latest_net_G_val/index.htmlに保存された。以下の画像は出力結果の一部。

Outputとして生成された画像はGroundTruthとは異なるが、こんな建物は確かにありそうなので、これはこれでいいと思う。学習用データに影響されてるのだろう。