pytorchで書いたDCGANでアニメキャラの顔を生成する - Qiita
DCGANのことは以前から聞いたことがあって興味がありました。最近pytorchを勉強し始めたので、練習としてDCGANを書いてみたいと思います。 DCGANでアニメキャラの顔を生成した例はすでにたくさんあったのですが、pytorchで書いた例は見つからなかったので、自分で書いて見ることにしました。 まずは結果の例です 基本的に以前から書いたmattyaさんやrezoolabさんなどのかたのコードを参考として自分なりにpytorchで書いてみたものです。 参考に使ったコード https://qiita.com/rezoolab/items/5cc96b6d31153e0c86bc https://qiita.com/mattya/items/e5bfe5e04b9d2f0bbd47 https://qiita.com/triwave33/items/35b4adc9f5b41c5e8141
Docker環境でPyTorch 〜画像解析〜 #03 転移学習編 - Qiita
はじめに 株式会社クリエイスCTOの志村です。 前回の続きです。 この記事に最初に行き着いた方は前回の記事を見ていただき、環境を作るところから始めてください。 Docker環境でPyTorch 〜画像解析〜 #01 環境構築編 volumesに- ./data:/workspace/dataを追記しました 今回も上田先生 に解説してもらいます。 社員の曽宮、モトキが四苦八苦しながらまとめているこちらの記事もよろしかったらどうぞ Anaconda環境でPyTorch 〜株価予想〜 #03 予測編 この記事でやること 事前調教済みモデルのResNet18を使って転移学習を行います。 この記事でやらないこと Dockerfileを使って公式Imageを元にカスタムImageを作りません AWSのECS, EKSには対応いたしません コピペしやすい様にコードブロックの頭のユーザーマーク($, %,
SRGANをpytorchで実装してみた - Qiita
SRGANをpytorchで実装してみました。上段が元画像、中段がbilinear補完したもの、下段が生成結果です。 ipynbのコードをgithubにあげました SRGANとは SRGANはDeepLearningを用いた超解像のアルゴリズムです。 超解像とはその名の通り、低解像度画像を高解像度の画像に変換する技術です。 元論文では下図のようにoriginal画像と見分けがつかないレベルの生成を行なっています(論文Fig2)。それまで一般的に使われていたbicubic補完と比べても一目瞭然ですね。 SRGANのネットワーク SRGANのネットワークは下のようになっています。(論文Fig4) 特徴としてはGANを用いて敵対的な学習を可能にしていることと、GeneratorにResNetを用いていることです。ResNetのスキップが細かい特徴を維持しやすくしているということでしょうか？ここら
ライトニングpytorch入門 - Qiita
pytorch自分で学ぼうとしたけど色々躓いたのでまとめました。具体的にはpytorch tutorialの一部をGW中に翻訳・若干改良しました。この通りになめて行けば短時間で基本的なことはできるようになると思います。躓いた人、自分で書きながら勉強したい人向けに各章末にまとめのコードのリンクがあるのでよしなにご活用ください。 pytorchの特徴 chainerに近い構文構造 defined by run： コードを走らせた際に順伝播に合わせて逆伝播のグラフが作成される 比較的自由に書いても怒られない(主観) 動的に構造が変化するネットワークを書きやすい バッチ処理前提(DataLoaderの概念) 実行速度が早い (cf deepPoseのpytorch実装) importモジュール群 import torch #基本モジュール from torch.autograd import Va
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examples/dcgan at main · pytorch/examples
Google ColaboratoryでPyTorchを使おう - Qiita
Reddit - Dive into anything
GitHub - akanimax/pro_gan_pytorch-examples: Examples trained using the python pytorch package pro-gan-pth
GitHub - akanimax/pro_gan_pytorch: Unofficial PyTorch implementation of the paper titled "Progressive growing of GANs for improved Quality, Stability, and Variation"