【SinGAN】たった１枚の画像から多様な画像生成タスクが可能に - Qiita
はじめに 本記事はDeep learning論文紹介のAdvent Calender 2019の6日目の記事です。 本記事ではコンピュータビジョンのトップカンファレンスであるICCV2019でBest paperに選ばれたSin GANの論文について紹介し、公式のGitHubを色々触ってみようと思います。 SinGANは１枚の訓練データのみを学習に用いるので、気軽に画像生成を試すことができます(画像サイズにもよりますがGoogle colabratoryのGPUでおよそ1~5時間程度)。後半ではGoogle Colabratoryを用いて実際に画像生成を行っているのでぜひ試してみてください。 【SinGAN公式】 ・arxiv ・Github 【Qiitaの記事】 ・【論文解説】SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natura
Google Custom Search APIを使って画像収集 - Qiita
# -*- coding:utf-8 -*- # onlyzs1023@gmail.com 2016/11/21 import urllib.request from urllib.parse import quote import httplib2 import json import os API_KEY = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" CUSTOM_SEARCH_ENGINE = "12345648954985648968:xxxxxxxxx" def getImageUrl(search_item, total_num): img_list = [] i = 0 while i < total_num: query_img = "https://www.googleapis.com/customsearch/v1?key=" + API_KEY
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