機械学習で画像の高画質化を試みる（備忘録）- Python3 - Qiita
OpenCVはpix2pixの実行とは直接関係しないのですが、後述の学習データの作成で使用します。今の所最新バージョンで問題なさそうですが、もし実行できないのであれば同じようにバージョンを指定してインストールを行ってください。 3.学習データの作成 pix2pixには予め学習用データセットが用意されていますが、今回の目的は画像の高画質化なので、それに適した学習データを自作することにします。 前述したとおり、pix2pixは以下のような２枚の対になった画像を繋げて１枚にしたものを学習データとして用います。（256px × 256pxを２枚繋げた512px × 256pxの画像） この画像を作成するためには 1. 大きな画像を256px × 256pxに切り分ける 2. 切り分けたそれぞれの画像にぼかしを入れる 3. 切り分けた画像とぼかしを入れた画像を結合する の３つの処理を行う必要がありま
TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 - すぎゃーんメモ
アイドル顔識別のためのデータ収集 をコツコツ続けて それなりに集まってきたし、これを使って別のことも…ということでDCGANを使ったDeep Learningによるアイドルの顔画像の「生成」をやってみた。 まだだいぶ歪んでいたりで あまりキレイじゃないけど…。顔画像を多く収集できているアイドル90人の顔画像からそれぞれ120件を抽出した合計10800件をもとに学習させて生成させたもの。 分類タスクとは逆方向の変換、複数のモデル定義などがあってなかなか理解が難しい部分もあったけど、作ってみるとそこまで難しくはなく、出来上がっていく過程を見るのが楽しいし とても面白い。 DCGANとは "Deep Convolutional Generative Adversarial Networks"、略してDCGAN。こちらの論文で有名になった、のかな？ [1511.06434] Unsupervise
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