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hiko2msp/gan_view

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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

About

GANで生成した結果を確認する

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Releases

No releases published

Packages

No packages published