講義第４回

目的

• 実際に学習したモデルを使ったシステムを作ることを通して、DeepLearningを使ったシステムの作り方について学ぶ

概要

• DCGANの復習とpix2pixの復習(10分)
• デモを動かす(30分)
• 質問など

DCGANとpix2pixの復習

• GAN

  • Generator(生成器)とDiscriminator(判別器)を競い合わせて、お互いの精度を高め合わせる手法

• DCGAN

  • ノイズから画像を生成する
  • Genrator: ノイズから画像を生成する
  • Discriminator: 画像がGeneratorから生成された偽物か、本物の画像かを判別する

• pix2pix

  • 画像から別の画像を生成する
  • Genrator: 画像から別の画像を生成する
  • Discriminator: 画像がGeneratorから生成された偽物か、本物の画像かを判別する

DCGANのデモを動かしてみる

1. Githubhttps://github.com/hiko2msp/gan_viewにアクセスし、forkボタンを押す
2. Herokuにアクセスする
3. Herokuのアプリケーションを作成する
4. Deploy -> Githubの連携 -> forkしたGithubレポジトリを選択 -> masterブランチをManual Deploy -> 完了を待つ
5. Open appボタンを押して起動

pix2pixのデモを動かしてみる

1. Githubhttps://github.com/hiko2msp/gan_viewにアクセスし、forkボタンを押す
2. Herokuにアクセスする
3. Herokuのアプリケーションを作成する
4. Deploy -> Githubの連携 -> forkしたGithubレポジトリを選択 -> pix2pix_tensorflowブランチをManual Deploy -> 完了を待つ
5. Open appボタンを押して起動

デモの仕組みを説明

• Heroku
• Github
• Flask