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营救未婚狗:这个对象生成器帮你望望异日对象长啥样

时间:2020/01/11  点击量:198

  来源:机器之心微信公多号

  不清新本身异日的妻子 or 老公长什么样?来,吾们先用 AI 展望出一个。

  未婚多年的你,是否曾幻想另一半的模样?近来,有云云一个开源项现在在深度学习社区火了首来——经历神经网络生成你另一半的相貌。想清新本身会和什么样的人在一首吗?已有网友尝试了生奏效率。

  项现在地址:https://github.com/irfanICMLL/CoupleGenerator

  作者本身介绍,这是一个自 2017 年便开源了的项现在,那时行使的是 TensorFlow,不过近来项现在有更新到GitHub。

  得到对象只需 8800 步训练

  项现在行使了一百多位新婚夫妇的结婚照片,图像是经历爬虫从百度上爬取下来的。

  这些结婚照都有着同一的模板:喜庆而单一的红色背景,清亮的人脸和五官,对模型训练比较友益和方便。

训练样本之一。爬取手段:https://blog.csdn.net/qq_27879381/article/details/65015280#comments训练样本之一。爬取手段:https://blog.csdn.net/qq_27879381/article/details/65015280#comments

  在模型构建和训练上,项现在采用了 VGG 行为骨架网络学习图像特征。VGG 是一栽常见的神经网络架构,发布于 2014 年,作者是 Karen Simonyan 和 Andrew Zisserman,该网络外明堆叠多个层是升迁计算机视觉性能的关键因素。VGGNet 包含 16 或 19 层,主要由幼型的 3×3 卷积操作和 2×2 池化操作构成。

  VGG 的益处在于,堆叠多个幼的卷积核而不行使池化操作能够增补网络的外征深度,同时节制参数的数目。例如精选三码中特,经历堆叠 3 个 3×3 卷积层而不是行使单个的 7×7 层精选三码中特,能够克服一些节制。

  最先精选三码中特,云云做组相符了三个非线性函数,而不光是一个,使得决策函数更有判别力和外征能力。第二,参数目缩短了 81%,而感受野保持不变。另外,幼卷积核的行使也扮演了正则化器的角色,并挑高了迥异卷积核的有效性。

  在生成终局的过程中,模型行使 pix2pix 的手段。Pix2pix 是一栽基于 GAN 架构的风格转换模型,来自论文《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial NetWorks》,作者包括朱俊彦等,论文在 CVPR 2017 发外后,已有多栽框架的实现。

  Pix2pix 行使成对的图片数据,学习从一个图像到另一个图像的转换手段,并生成能够以伪乱真的图像。

  行使 pix2pix 实现迥异风格和用途图像的互相转换。

  在 Pix2pix 中,生成器采用 encoder-decoder 或 U-Net 的架构。

  两栽 Pix2pix 的生成器架构。

  那么,答该怎么行使这个项现在呢?

  行使手段

  在项现在中,作者挑供了一些内容,包括:

  CKPT 模型文件:

  https://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/s/YHDWgez1g3RFc6o

  VGG 权重文件:

  https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg

  训练数据:

  https://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/s/VWZJaWfbla3kFch

  在行使的过程中,你必要下载 VGG 权重文件和训练数据,下载代码到运走环境中并运走 autotest.sh 文件。

  效率

  在训练 8800 步后,模型对给定的图片挑供了生成终局,如下所示:

  考虑到训练数据并不算多,生成图像的质量还有挑高的空间。此外吾们能够着重到,模型也学习了一些乐趣的特征,比如右上角原首图像中有结婚证,则生成的图像中也保留了结婚证这一要素。

  项现在作者介绍

  这个项方针作者是一位专门时兴的幼姐姐,现在在澳大利亚阿德莱德大学攻读计算机科学博士学位,师从沈春华教授。

Yifan Liu。Yifan Liu。

  Liu 同学本科和硕士就读于北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,曾获得 2016 年北京市特出卒业生。在 2018 年 11 月进入阿德莱德大学攻读博士学位之前,她曾是微柔亚研高级钻研员、2018 年 ACM 特出会员王井东教授的访问门生。

  Liu 的主要钻研倾向是神经计算、模式识别等周围,包括图像语义分割等。在学术钻研方面,2017 至 2019 年,她行为一作或其他作者的多篇论文被 CVPR、ICCV、PAKDD、IEA/AIE、PACLING 等国际学术会议授与,有一些为 Oral 论文。

  这是她的幼我主页:https://irfanicmll.github.io/

  实测效率怎么样

  为了试一试项方针效率,吾们也下载了项方针预训练权重(迭代 8800 次)以及 VGG16 的预训练权重。由于数据集专门幼,吾们先用项现在中的数据试一试效率。如下所示吾们用项现在 datasets 现在录下的图像做测试,其中左侧为两组输入图像,右侧为输出图像。从生成终局来望,岂论性别,另一半的相貌总是能够被生成出来的,还进走了一点磨皮。

  倘若吾们只给一张人像呢?现在望首来,模型的生成规则是输出输入图像中左侧的人像,倘若只输入一张人像的效率能够会变差。为了验证这个思想,吾们将上述两张图都截成一个单一人像并输入模型。正如所料,现在生奏效率不太益。如下所示左侧为两组输入样本,右侧为输出效率。

  倘若数据不从测试数据荟萃获得呢?在默认输入规则为夫妻相符照的情况下,吾们再次进走了新的尝试。经历输入不在数据荟萃的夫妻人像样本,并检查模型的生奏效率。如下图所示,左侧为输入图像,右侧为输出终局,生成的图像较难识别。夫妻图像来自网络搜索终局。

  诚然,行使现有数据展望异日对象的相貌这栽思想是很不错的,但是由于数据量太幼,模型的泛化能力还异国达到答有的请求。总的来说,未婚狗还不克光靠这个生成一张本身对象的照片。

  项现在作者也外示,数据量比较少,效率也不太益,但是照样迎接行家行使代码和数据进走进一步的训练,吾们也会进一步关注项方针挺进。

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