馬をシマウマに！顔の同期で学ぶCycleGAN

Google Colaboratory というソフトをブラウザで動かします。

初心者向けのPythonの簡単な練習です。

CyclaGANのネットワークについての概要です。

CycleGANの具体的な構造を図を見ながら学びます。一つ一つを解きほぐすと、意味を理解できます、

畳み込み処理の強力な手法、ResNetの解説です。

ResNet のコーディングを行います。

GANの生成器についての解説です。このネットワークから画像が作られます。

生成器のコーディングを行います。

GANの識別器の解説です。画像の判定を行います。

識別器のコーディングです。

ファレームワークの初期値をより良い値に変更します。

まずは、CycleGANがどのようなものか、体験してみましょう。

次のレクチャーでは、これまでに作成したPythonファイルを使って教材を動かしていきます。

cyclegan_model.py
が Google  Driveに配置されていることを確認します。

そして、同じ場所に`scripts`フォルダーを作成し、次のレクチャーの教材にある２つの sh ファイルを配置しておきましょう。

従来のGANモデルのみで学習させてみます。

生成した画像を再現できるようにします。

色温度の誤差を縮めます。

論文で話題になった変換処理を実際に試してみましょう。

各種ライブラリーを読み込む処理を作成します。

学習教材についての告知

画像のデータセットをロードする処理を作成します。

クラスと呼ばれる定義を作成します。

関数という定義を作成します。

クラスから実行可能なインスタンスを生成する処理を作成します。

機械学習のための各種設定を行います。

CycleGANのメインとなるルーチンを作成します。

ハイパーパラメーターや、最適化の設定を行います。

学習ループを作成して、実際に学習を始めてみましょう。

テスト（確認）用のコードを作成します。学習途中の結果を見ることもできます。

自分で生成した画像を提出してみましょう。

生成された画像から動画を作ってみましょう。

テストコードを編集して、動画作成用のコードを完成させます。

変換処理を行うコードを書いていきます。

教材のスクリプトを利用して、動画を作成します。

顔の同期処理に挑戦してみましょう。

動画の用意の仕方を説明します。

サンプル動画のリンクです。いろいろと試してみましょう。

教材の学習までの一連の手順を解説します。

テスト用の教材を実行して、結果を確認してみましょう。