Keras kullanarak CycleGAN'ı nasıl uygulayabilirim?

CycleGAN, eşleştirilmiş eğitim örnekleri gerektirmeden bir görüntüyü bir alandan diğerine çevirmeyi öğrenebilen, eşleştirilmemiş bir görüntüden görüntüye çeviri modelidir. Keras kullanarak CycleGAN uygulamak için şu temel adımları izlemeniz gerekir:

1. Jeneratör ve ayırıcı modellerini tanımlayın [1] [2] [3]:
- Jeneratör modelleri (G ve F), görüntülerin iki alan arasında dönüştürülmesinden sorumludur.
- Ayırıcı modeller (DX ve DY), jeneratörleri rekabetli olarak eğitmek için kullanılır.

2. Bileşik CycleGAN modelini tanımlayın [2] [3]:
- Bu model, rakip ve döngü tutarlılığı kayıpları yoluyla eğitimi mümkün kılmak için oluşturucu ve ayırıcı modelleri birleştirir.

3. Eğitim döngüsünü [2] [3] [5] uygulayın:
- Ayırıcıları, gerçek görüntüleri sahte görüntülerden ayırmaları için eğitin.
- Ayırıcıları kandırmak ve döngü tutarlılığını korumak için jeneratörleri eğitin.
- Eğitim sırasında model ağırlıklarını yinelemeli olarak güncelleyin.

4. Varsa önceden eğitilmiş ağırlıkları yükleyin [3] [5]:
- Modeli başlatmak ve eğitimi hızlandırmak için önceden eğitilmiş ağırlıkları yükleyebilirsiniz.

5. Eğitim ilerlemesini izleyin ve örnek çıktılar oluşturun [5]:
- Modelin ilerlemesini görsel olarak denetlemek amacıyla eğitim sırasında örnek çıktılar oluşturmak için geri aramaları kullanın.

Temel hususlar, oluşturucu ve ayırıcı mimarilerin tanımlanması, bileşik CycleGAN modelinin kurulması ve eğitim döngüsünün rakip ve döngü tutarlılığı kayıplarıyla uygulanmasıdır. Sağlanan arama sonuçları [1-5] bu adımları ayrıntılı olarak kapsamakta ve Keras kullanılarak örnek uygulamalar sağlamaktadır. [1] [2] [3] [5]

Alıntılar:
[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/

CycleGAN eşleştirilmemiş veriler sorununu nasıl ele alıyor?

Arama sonuçlarına göre CycleGAN, eşleştirilmemiş veriler sorununu şu şekilde ele alıyor:

CycleGAN, eşleştirilmemiş görüntüden görüntüye çeviri gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır; bu, eşleştirilmiş eğitim örnekleri gerektirmeden görüntüleri bir alandan diğerine çevirebileceği anlamına gelir. Bu, eşleştirilmiş veri gerektiren geleneksel görüntüden görüntüye çeviri modellerine göre önemli bir avantajdır.

CycleGAN'ın eşleştirilmemiş verileri nasıl işlediğinin temel yönleri şunlardır:

1. Döngü Tutarlılığı Kaybı [1] [3] [4]:
- CycleGAN, çevrilmiş görüntünün orijinal giriş görüntüsüne geri eşlenmesini zorlayan bir döngü tutarlılığı kaybı içerir.
- Bu döngü tutarlılığı kaybı, modelin, eşleştirilmiş verilere ihtiyaç duymadan iki alan arasındaki eşlemeyi öğrenmesine yardımcı olur.

2. Çelişkili Kayıplar [1] [3] [4]:
- CycleGAN, hem jeneratör hem de ayırıcı modeller için olumsuz kayıpları kullanır.
- Jeneratör, ayrımcıyı çevrilmiş görüntülerin gerçek olduğunu düşünerek kandırmaya çalışırken, ayrımcı da gerçek görüntüleri sahte görüntülerden ayırmaya çalışır.
- Bu çekişmeli eğitim, oluşturucunun eşleştirilmemiş alanlar arasındaki eşlemeyi öğrenmesine yardımcı olur.

3. Karşılaştırmalı Öğrenme [3]:
- CycleCUT gibi bazı CycleGAN çeşitleri, girdi ve çevrilmiş görüntüler arasındaki yapısal tutarlılığı daha da geliştirmek için karşılaştırmalı öğrenmeyi içerir.
- Karşılaştırmalı öğrenme, jeneratörlerin girişi ve çıkışı arasındaki karşılıklı bilgiyi maksimuma çıkarır.

4. Eşleştirilmemiş Veri Kümesi [1] [2]:
- CycleGAN, iki alandan gelen eğitim örneklerinin hizalanmadığı, eşleştirilmemiş veri kümeleri üzerinde eğitilir.
- Örneğin, eğitimlerde kullanılan Apples2Oranges veri kümesi eşleştirilmemiş elma ve portakal görsellerini içerir.

Özetle, CycleGAN'ın eşleştirilmemiş verileri işlemesine olanak tanıyan temel unsurlar döngü tutarlılığı kaybı, rakip kayıplar ve bazı durumlarda karşılaştırmalı öğrenmedir. Bu, CycleGAN'ın eşleştirilmiş eğitim örnekleri gerektirmeden iki alan arasındaki eşlemeyi öğrenmesini sağlar.