πώς μπορώ να εφαρμόσω ένα CycleGAN χρησιμοποιώντας το Keras

Το CycleGAN είναι ένα μη ζευγαρωμένο μοντέλο μετάφρασης εικόνας σε εικόνα που μπορεί να μάθει να μεταφράζει μια εικόνα από τον έναν τομέα στον άλλο χωρίς να απαιτεί ζευγοποιημένα παραδείγματα εκπαίδευσης. Για να εφαρμόσετε ένα CycleGAN χρησιμοποιώντας το Keras, θα πρέπει να ακολουθήσετε αυτά τα βασικά βήματα:

1. Ορίστε τα μοντέλα γεννήτριας και διαχωριστή [1][2][3]:
- Τα μοντέλα γεννήτριας (G και F) είναι υπεύθυνα για τη μετάφραση εικόνων μεταξύ των δύο τομέων.
- Τα μοντέλα διαχωριστή (DX και DY) χρησιμοποιούνται για την αντίπαλη εκπαίδευση των γεννητριών.

2. Ορίστε το σύνθετο μοντέλο CycleGAN [2][3]:
- Αυτό το μοντέλο συνδυάζει τα μοντέλα γεννήτριας και διαχωριστή για να επιτρέψει την εκπαίδευση μέσω απωλειών αντιπάλου και συνέπειας κύκλου.

3. Εφαρμόστε τον βρόχο εκπαίδευσης [2][3][5]:
- Εκπαιδεύστε τους διακρίτες να διακρίνουν τις πραγματικές από τις ψεύτικες εικόνες.
- Εκπαιδεύστε τις γεννήτριες για να ξεγελάσουν τους διακρίτες και να διατηρήσουν τη συνέπεια του κύκλου.
- Ενημερώστε τα βάρη του μοντέλου επαναληπτικά κατά τη διάρκεια της προπόνησης.

4. Φορτώστε προεκπαιδευμένα βάρη εάν είναι διαθέσιμα [3][5]:
- Μπορείτε να φορτώσετε προ-εκπαιδευμένα βάρη για να αρχικοποιήσετε το μοντέλο και να επιταχύνετε την προπόνηση.

5. Παρακολουθήστε την πρόοδο της εκπαίδευσης και δημιουργήστε δείγματα εξόδου [5]:
- Χρησιμοποιήστε επανακλήσεις για να δημιουργήσετε δείγματα εξόδων κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης για να επιθεωρήσετε οπτικά την πρόοδο του μοντέλου.

Οι βασικές πτυχές είναι ο καθορισμός των αρχιτεκτονικών της γεννήτριας και του διαχωριστή, η ρύθμιση του σύνθετου μοντέλου CycleGAN και η εφαρμογή του βρόχου εκπαίδευσης με απώλειες αντιπάλου και συνέπειας κύκλου. Τα παρεχόμενα αποτελέσματα αναζήτησης [1-5] καλύπτουν λεπτομερώς αυτά τα βήματα και παρέχουν παραδείγματα υλοποιήσεων χρησιμοποιώντας Keras. [1][2][3][5]

Αναφορές:
[1] https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-cyclegan-models-from-scratch-with-keras/
[2] https://keras.io/examples/generative/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/

πώς χειρίζεται το CycleGAN το ζήτημα των μη ζευγαρωμένων δεδομένων

Με βάση τα αποτελέσματα αναζήτησης, ακολουθεί ο τρόπος με τον οποίο το CycleGAN χειρίζεται το ζήτημα των μη συζευγμένων δεδομένων:

Το CycleGAN έχει σχεδιαστεί για να εκτελεί μη ζευγοποιημένη μετάφραση εικόνας σε εικόνα, πράγμα που σημαίνει ότι μπορεί να μεταφράζει εικόνες από έναν τομέα σε άλλο χωρίς να απαιτεί ζευγοποιημένα παραδείγματα εκπαίδευσης. Αυτό είναι ένα βασικό πλεονέκτημα σε σχέση με τα παραδοσιακά μοντέλα μετάφρασης εικόνας σε εικόνα που απαιτούν ζευγοποιημένα δεδομένα.

Οι βασικές πτυχές του τρόπου με τον οποίο το CycleGAN χειρίζεται τα μη συζευγμένα δεδομένα είναι:

1. Απώλεια συνοχής κύκλου [1][3][4]:
- Το CycleGAN ενσωματώνει μια απώλεια συνοχής κύκλου που επιβάλλει τη μεταφρασμένη εικόνα να αντιστοιχιστεί ξανά στην αρχική εικόνα εισόδου.
- Αυτή η απώλεια συνοχής κύκλου βοηθά το μοντέλο να μάθει την αντιστοίχιση μεταξύ των δύο τομέων χωρίς να απαιτεί ζευγοποιημένα δεδομένα.

2. Απώλειες από αντίπαλο [1][3][4]:
- Το CycleGAN χρησιμοποιεί αντίθετες απώλειες τόσο για το μοντέλο γεννήτριας όσο και για το μοντέλο διαχωρισμού.
- Η γεννήτρια προσπαθεί να ξεγελάσει τον διακρίνοντα ώστε να πιστέψει ότι οι μεταφρασμένες εικόνες είναι πραγματικές, ενώ ο διαχωριστής προσπαθεί να διακρίνει τις πραγματικές από τις ψεύτικες εικόνες.
- Αυτή η εκπαίδευση για αντιπάλους βοηθά τη γεννήτρια να μάθει την αντιστοίχιση μεταξύ των μη ζευγαρωμένων τομέων.

3. Αντιθετική μάθηση [3]:
- Ορισμένες παραλλαγές CycleGAN, όπως το cycleCUT, ενσωματώνουν εκμάθηση αντίθεσης για να βελτιώσουν περαιτέρω τη δομική συνέπεια μεταξύ των εισαγόμενων και των μεταφρασμένων εικόνων.
- Η αντιθετική μάθηση μεγιστοποιεί την αμοιβαία πληροφόρηση μεταξύ της εισόδου και της εξόδου των γεννητριών.

4. Μη συζευγμένο σύνολο δεδομένων [1][2]:
- Το CycleGAN εκπαιδεύεται σε μη ζευγαρωμένα σύνολα δεδομένων, όπου τα παραδείγματα εκπαίδευσης από τους δύο τομείς δεν είναι ευθυγραμμισμένα.
- Για παράδειγμα, το σύνολο δεδομένων Apples2Oranges που χρησιμοποιείται στα σεμινάρια περιέχει μη ζευγαρωμένες εικόνες μήλων και πορτοκαλιών.

Συνοπτικά, οι βασικές πτυχές που επιτρέπουν στο CycleGAN να χειρίζεται μη συζευγμένα δεδομένα είναι η απώλεια συνέπειας κύκλου, οι αντίθετες απώλειες και, σε ορισμένες περιπτώσεις, η αντιθετική μάθηση. Αυτό επιτρέπει στο CycleGAN να μάθει την αντιστοίχιση μεταξύ των δύο τομέων χωρίς να απαιτεί ζευγοποιημένα παραδείγματα εκπαίδευσης.