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馬をシマウマに!顔の同期で学ぶCycleGAN

Cycle GANでの生成モデルを使ったAIドメイン変換と同期処理(ディープ・フェイクの基礎)に挑戦。ResNetも学べます。

3.95 (14 reviews)

Students

2.5 hours

Content

Mar 2021

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What you will learn

敵対的生成ネットワーク・GANモデルの応用技術について

ドメイン変換(スタイル変換)の意味

生成器(Genarator)と識別器(Discriminator)の仕組み

ResNet (残差ネットワーク)の仕組み

敵対的損失・循環一貫性損失・自己同一性損失の違い

CycleGANでの動画の作成手順

少ないデータでの学習方法(Instancen Normalizationの利用)


Description

敵対的生成ネットワークGANの派生であるCycleGANを使って別の画像を生成するドメイン変換モデルの概要を学び、実際にコードを書いて学習させてみます。初心者にもわかりやすいように、実行結果やソースコードも公開しています。

また、画像認識で最も人気の高いResNetについても図解とコードで解説しています。

ディープフェイクはCycleGANのアルゴリズムに更に多くの手を加えて複雑にしていますが、このコースではシンプルなモデルで再現してみました。

Pythonコードの教材付


Screenshots

馬をシマウマに!顔の同期で学ぶCycleGAN
馬をシマウマに!顔の同期で学ぶCycleGAN
馬をシマウマに!顔の同期で学ぶCycleGAN
馬をシマウマに!顔の同期で学ぶCycleGAN

Content

はじめに

コース概要

受講対象者

必要なもの

環境の準備

Google Colabのインストール

Pythonコードを練習しよう

CycleGANのネットワーク

概要

CycleGANの構造

Resnet Part1

Resnet Part2

Generator Part1

Generator Part2

Generator Part3

Discriminator Part1

Discriminator Part2

Weights_init 重みの初期化

モデルの理解度チェック

CycleGANを体験してみよう

概要

GANモデルで実行

一貫性モデルを追加

Identityで色味を再現

損失関数の理解度チェック

馬からシマウマへ

概要

ライブラリ

データセット Part1 (ダウンロード)

データセット Part2 (読み込み)

データセット Part3 (表示)

クラスの定義 Part1 (モデル)

クラスの定義 Part2 (LambdaLR)

クラスの定義 Part3 (ReplayBuffer)

関数 Part1

関数 Part2 (save)

関数 Part3 (load)

インスタンス化

係数ラムダと教師データ

学習関数 Part1

学習関数 Part2

学習関数 Part3

バッチ初期化

学習ループの実行

テストの実行

学習済みのモデル

画像提出

動画の作成

概要

テストコードの変更

バッチ処理の実装

スクリプトの実行

サンプル動画

顔を同期させてみよう

このセクションの概要

動画の用意

サンプル動画リンク

顔画像の学習

テスト

最後に


3109408

Udemy ID

5/10/2020

Course created date

8/29/2020

Course Indexed date
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