GitHubじゃ!Pythonじゃ!

GitHubからPython関係の優良リポジトリを探したかったのじゃー、でも英語は出来ないから日本語で読むのじゃー、英語社会世知辛いのじゃー

AlexiaJM

Deep-learning-with-cats – 猫の深い学習(^。^。^)

投稿日:

猫の深い学習(^。^。^)

ディープラーニング – ネコ

このリポジトリは「おもちゃ」プロジェクトなので、深いニューラルネットワークを構築する経験を得ることができます。 私の最初の目標は、Generative Adversarial Networksを使ってネコの絵を描くことです。 私の第2の目標は、深い畳み込みニューラルネットワークを使ってネコの絵にスタイルを適用することによって、猫とアートを作ることです。 (^ ._。^)

目標

必要

走る

$ # Download dataset and preprocess cat pictures 
$ # Create two folders, one for cats bigger than 64x64 and one for cats bigger than 128x128
$ sh setting_up_script.sh
$ # Move to your favorite place
$ mv cats_bigger_than_64x64 "your_input_folder_64x64"
$ mv cats_bigger_than_128x128 "your_input_folder_128x128"
$ # Generate 64x64 cats using DCGAN
$ python DCGAN.py --input_folder "your_input_folder_64x64" --output_folder "your_output_folder"
$ # Generate 128x128 cats using DCGAN
$ python DCGAN.py --input_folder="your_input_folder_128x128" --image_size 128 --G_h_size 64 --D_h_size 64 --SELU True
$ # Generate 64x64 cats using WGAN
$ python WGAN.py --input_folder "your_input_folder_64x64" --output_folder "your_output_folder"
$ # Generate 64x64 cats using WGAN-GP
$ python WGAN-GP.py --input_folder "your_input_folder_64x64" --output_folder "your_output_folder" --SELU True
$ # Generate 64x64 cats using LSGAN (Least Squares GAN)
$ python LSGAN.py --input_folder "your_input_folder_64x64" --output_folder "your_output_folder"

損失のTensorBoardプロットを見る

$ tensorboard --logdir "your_input_folder"

結果

https://ajolicoeur.wordpress.com/catsでの結果についての議論。

DCGAN 64×64

DCGAN 128×128とSELU

WGAN 64×64

SELUを搭載したWGAN-GP 64×64

ファーストスタイルの転送







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