kaip galiu įdiegti CycleGAN naudojant Keras

CycleGAN yra nesusietas vaizdo į vaizdą vertimo modelis, kuris gali išmokti išversti vaizdą iš vieno domeno į kitą nereikalaujant porų mokymo pavyzdžių. Norėdami įdiegti CycleGAN naudodami Keras, turėsite atlikti šiuos pagrindinius veiksmus:

1. Apibrėžkite generatoriaus ir diskriminatoriaus modelius [1][2][3]:
- Generatoriaus modeliai (G ir F) yra atsakingi už vaizdų vertimą tarp dviejų domenų.
- Skiriamieji modeliai (DX ir DY) naudojami generatoriams priešiškai treniruoti.

2. Apibrėžkite sudėtinį CycleGAN modelį [2][3]:
- Šis modelis sujungia generatoriaus ir diskriminatoriaus modelius, kad būtų galima treniruotis dėl priešpriešinio ir ciklo nuoseklumo praradimo.

3. Įdiekite mokymo kilpą [2][3][5]:
- Išmokykite diskriminatorius atskirti tikrus vaizdus nuo netikrų.
- Išmokykite generatorius apgauti diskriminatorius ir išlaikyti ciklo nuoseklumą.
- Treniruotės metu pakartotinai atnaujinkite modelio svorius.

4. Jei įmanoma, įkelkite iš anksto paruoštus svorius [3][5]:
- Galite įkelti iš anksto paruoštus svorius, kad pradėtumėte modelį ir paspartintumėte treniruotes.

5. Stebėkite mokymo eigą ir generuokite išvesties pavyzdžius [5]:
- Naudokite atgalinius skambučius, kad generuotumėte pavyzdžius treniruočių metu, kad galėtumėte vizualiai patikrinti modelio eigą.

Pagrindiniai aspektai yra generatoriaus ir diskriminatoriaus architektūros apibrėžimas, sudėtinio CycleGAN modelio nustatymas ir mokymo ciklo įgyvendinimas su varžovų ir ciklo nuoseklumo nuostoliais. Pateikti paieškos rezultatai [1-5] išsamiai apima šiuos veiksmus ir pateikia įgyvendinimo pavyzdžius naudojant Keras. [1][2][3][5]

Citatos:
[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/

kaip CycleGAN sprendžia nesusietų duomenų problemą

Remiantis paieškos rezultatais, štai kaip CycleGAN tvarko nesusietų duomenų problemą:

CycleGAN sukurtas nesuporuotam vaizdo vertimui į vaizdą, o tai reiškia, kad jis gali išversti vaizdus iš vieno domeno į kitą nereikalaujant porų mokymo pavyzdžių. Tai yra pagrindinis pranašumas, palyginti su tradiciniais vaizdo į vaizdą vertimo modeliais, kuriems reikalingi suporuoti duomenys.

Pagrindiniai aspektai, kaip CycleGAN tvarko nesusietus duomenis:

1. Ciklo nuoseklumo praradimas [1][3][4]:
- CycleGAN apima ciklo nuoseklumo praradimą, dėl kurio išverstas vaizdas turi būti susietas su pradiniu įvesties vaizdu.
- Šis ciklo nuoseklumo praradimas padeda modeliui išmokti susieti dviejų domenų susiejimą nereikalaujant suporuotų duomenų.

2. Pralaimėjimai prieš varžybas [1][3][4]:
- CycleGAN naudoja konkurencinius nuostolius tiek generatoriaus, tiek diskriminatoriaus modeliams.
- Generatorius bando suklaidinti diskriminatorių manydamas, kad išversti vaizdai yra tikri, o diskriminatorius bando atskirti tikrus nuo netikrų.
- Šis priešpriešinis mokymas padeda generatoriui išmokti susieti nesusijusius domenus.

3. Kontrastinis mokymasis [3]:
- Kai kurie CycleGAN variantai, pvz., cycleCUT, apima kontrastinį mokymąsi, kad dar labiau pagerintų įvesties ir išverstų vaizdų struktūrinį nuoseklumą.
- Kontrastinis mokymasis maksimaliai padidina abipusę informaciją tarp generatorių įvesties ir išvesties.

4. Nesusietas duomenų rinkinys [1][2]:
- CycleGAN yra apmokytas nesusietuose duomenų rinkiniuose, kur mokymo pavyzdžiai iš dviejų domenų nėra suderinti.
- Pavyzdžiui, mokymo programose naudojamame Apples2Oranges duomenų rinkinyje yra nesusietų obuolių ir apelsinų vaizdų.

Apibendrinant galima pasakyti, kad pagrindiniai aspektai, leidžiantys CycleGAN tvarkyti nesusietus duomenis, yra ciklo nuoseklumo praradimas, priešingi nuostoliai ir kai kuriais atvejais kontrastinis mokymasis. Tai leidžia CycleGAN išmokti susieti dviejų domenų atvaizdavimą nereikalaujant suporuotų mokymo pavyzdžių.