كيف يمكنني تنفيذ CycleGAN باستخدام Keras

CycleGAN هو نموذج ترجمة صورة إلى صورة غير مقترن يمكنه تعلم ترجمة صورة من مجال إلى آخر دون الحاجة إلى أمثلة تدريب مقترنة. لتنفيذ CycleGAN باستخدام Keras، ستحتاج إلى اتباع الخطوات الأساسية التالية:

1. تحديد نماذج المولد والمميز [1] [2] [3]:
- نماذج المولد (G وF) مسؤولة عن ترجمة الصور بين المجالين.
- يتم استخدام نماذج التمييز (DX و DY) لتدريب المولدات بشكل عدائي.

2. تحديد نموذج CycleGAN المركب [2] [3]:
- يجمع هذا النموذج بين نموذجي المولد والتمييز لتمكين التدريب من خلال خسائر الخصومة وتناسق الدورة.

3. تنفيذ حلقة التدريب [2] [3] [5]:
- تدريب القائمين على التمييز على التمييز بين الصور الحقيقية والمزيفة.
- تدريب المولدات على خداع المميّزين والحفاظ على اتساق الدورة.
- تحديث أوزان النموذج بشكل متكرر أثناء التدريب.

4. قم بتحميل الأوزان المدربة مسبقًا إذا كانت متوفرة [3] [5]:
- يمكنك تحميل الأوزان المدربة مسبقًا لتهيئة النموذج وتسريع التدريب.

5. مراقبة تقدم التدريب وتوليد مخرجات العينة [5]:
- استخدم عمليات الاسترجاعات لإنشاء مخرجات عينة أثناء التدريب لفحص تقدم النموذج بصريًا.

تتمثل الجوانب الرئيسية في تحديد بنيات المولد والتمييز، وإعداد نموذج CycleGAN المركب، وتنفيذ حلقة التدريب مع خسائر الخصومة وتناسق الدورة. تغطي نتائج البحث المقدمة [1-5] هذه الخطوات بالتفصيل وتقدم أمثلة للتطبيقات باستخدام Keras. [1] [2] [3] [5]

الاستشهادات:
[1] https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-cyclegan-models-from-scratch-with-keras/
[2] https://keras.io/examples/geneative/cyclegan/
[3] https://github.com/simontomaskarlsson/CycleGAN-Keras
[4] https://huggingface.co/keras-io/CycleGAN
[5] https://pyimagesearch.com/2023/06/05/cyclegan-unpaired-image-to-image-translation-part-3/

كيف يتعامل CycleGAN مع مشكلة البيانات غير المقترنة

بناءً على نتائج البحث، إليك كيفية تعامل CycleGAN مع مشكلة البيانات غير المقترنة:

تم تصميم CycleGAN لإجراء ترجمة غير مقترنة من صورة إلى صورة، مما يعني أنه يمكنه ترجمة الصور من مجال إلى آخر دون الحاجة إلى أمثلة تدريب مقترنة. وهذه ميزة رئيسية مقارنة بنماذج ترجمة الصورة إلى الصورة التقليدية التي تتطلب بيانات مقترنة.

الجوانب الرئيسية لكيفية تعامل CycleGAN مع البيانات غير المقترنة هي:

1. فقدان تناسق الدورة [1] [3] [4]:
- يشتمل CycleGAN على فقدان تناسق الدورة الذي يفرض إعادة تعيين الصورة المترجمة إلى صورة الإدخال الأصلية.
- يساعد فقدان تناسق الدورة النموذج على تعلم التعيين بين المجالين دون الحاجة إلى بيانات مقترنة.

2. الخسائر العدائية [1] [3] [4]:
- يستخدم CycleGAN خسائر عدائية لكل من نماذج المولد والمميز.
- يحاول المولد خداع المُميز ليعتقد أن الصور المترجمة حقيقية، بينما يحاول المُميز التمييز بين الصور الحقيقية والمزيفة.
- يساعد هذا التدريب التنافسي المولد على تعلم التعيين بين المجالات غير المقترنة.

3. التعلم التقابلي [3]:
- تتضمن بعض متغيرات CycleGAN، مثل CycleCUT، التعلم المتباين لزيادة تحسين الاتساق الهيكلي بين الصور المدخلة والصور المترجمة.
- التعلم التقابلي يزيد من المعلومات المتبادلة بين مدخلات ومخرجات المولدات.

4. مجموعة البيانات غير المقترنة [1] [2]:
- يتم تدريب CycleGAN على مجموعات بيانات غير مقترنة، حيث لا تتم محاذاة أمثلة التدريب من المجالين.
- على سبيل المثال، تحتوي مجموعة بيانات Apples2Oranges المستخدمة في البرامج التعليمية على صور غير مقترنة للتفاح والبرتقال.

باختصار، الجوانب الرئيسية التي تسمح لـ CycleGAN بالتعامل مع البيانات غير المقترنة هي فقدان اتساق الدورة، والخسائر العدائية، وفي بعض الحالات، التعلم المتباين. يتيح ذلك لـ CycleGAN معرفة التعيين بين المجالين دون الحاجة إلى أمثلة تدريب مقترنة.