paper : http://www.icst.pku.edu.cn/zlian/docs/20181024110234919639.pdf

Requirements

• python 3.6
• Tensorflow 1.14
• Pillow
• numpy
• matplotlib

Train vgg

데이터셋을 picture 폴더 안에 넣습니다 훈련시 python train_vgg.py 실행

pretrain DCFont model

훈련 시간 단축을 위한 model pretrain 실행

python dcfont.py --reference_root reference --train_root dataset --epoch 200 --step 1000 --save_path ./checkpoint/dcfont --mode train --vgg_path checkpoint/new_vgg-9277

• --referecne_root reference 이미지의 경로
• --train_root 폰트 이미지의 경로
• --epoch 훈련 진행할 epoch의 횟수
• --step epcoh 당 진행할 훈련 step의 수
• --save_path 모델을 저장할 경로
• --mode train 모드 설정
• --vgg_path vgg ckpt 파일 경로

Additional settings

• --lr learning rate 설정
• --num_class class의 갯수 설정

Train DCFont

모델을 Pretrain 한 후에 타겟 폰트로의 변환을 위해서 훈련을 진행

python dcfont.py --reference_root reference --target mydataset/target --epoch 200 --step 1000 --save_path2 ./checkpoint/dcfont --mode train2 --vgg_path checkpoint/new_vgg-9277

• --save_path2 모델을 저장할 경로
• --target 훈련시킬 타겟이미지가 있는 경로

Test mode

훈련한 모델을 예측

python dcfont.py --reference_root referecne --output_dir test_result --mode test --checkpoint_dir --batch_size 1

• output_dir test image를 저장할 경로
• checkpoint_dir