Как сделать бота, который превращает фото в комикс. Часть вторая. Обучение модели

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


Как вы могли заметить, праздники несколько подкосили график выхода статей.
Думаю, многие за это время успели если не полностью обучить свою модель, то хотя бы поэкспериментировать с различными наборами данных.
1. Ставим дистрибутив
2. Качаем фотки
3. ???
4. Profit!
Если же вам было не до этих наших нейросетей, или вы начинаете чтение с этой статьи, то, как говорится, нет времени объяснять, берем дистрибутив, качаем нужные фотки, и поехали!
Подробная инструкция — в предыдущей статье цикла.

Первый блин комом

Когда я обучал модель для @photo2comicsbot в первый раз, я, не мудрствуя лукаво, просто запихнул около 1000 страниц комиксов в датасет. Да, вместе с обложками, анонсами и прочими филлерами. На входе выглядело это вот так:

Результат получился соответствующий:
Еще картинки
Модель отлично передает общие отличия между комиксами и фото:
  • Характерная цветокоррекция
  • Выделение контуров
  • Разбивка на блоки
  • Облачка с текстом

В принципе, этого варианта может быть вполне достаточно для продакшена.

Но мне было интересно, какие результаты можно получить на более “чистом” датасете.

Дубль два

Для следующего эксперимента я оставил страницы с одним блоком, а из остальных повырезал наиболее крупные куски, состоящие из одного блока, дабы избавиться от вертикальных и горизонтальных разделительных линий в итоговой модели.

Если вы вносите изменения в свой датасет, например, удаляете или добавляете фотографии, не забывайте сохранить предыдущий вариант. Вам будет куда вернуться, если что-то пойдет не такю
Второй датасет выглядел так:

Результат, как говорится, налицо:
Еще картинки
Разделительные линии пропали, но вместе с ними ушла выразительность в облачках с текстом: они стали встречаться гораздо реже в датасете и перестали быть основной фичей. Пустое пространство, которые раньше заполнялось текстом, теперь заполняется психоделическим шумом.

Third time's a charm

Я решил избавиться от текста полностью, оставив только те части комиксов, где его нет. Не выжил никто: ни облачка, ни заголовки, ни названия серий.

Датасет после “лингвистического геноцида”:

Итоговый результат:
Еще картинки
С одной стороны, артефактов стало меньше, с другой — ушла выразительность. Поскольку в обучении GAN качество результата в большей степени определяем мы с вами, нет единого рецепта хорошей модели. Красота в глазах смотрящего, поэтому не бойтесь экспериментировать и выбирайте то, что больше нравится.

К оружию!

Ну что ж, об основных подводных камнях и методах борьбы с ними мы уже поговорили, пора переходить к делу.

Переходим в папку, куда мы скачали дистрибутив. Напомню, она называлась pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

Поскольку инструкция у нас для чайников, мы не будем трогать код дистрибутива, благо все необходимые параметры можно задать из командной строки.

В данном дистрибутиве обучение по умолчанию идет в течение двухсот эпох, с линейным затуханием скорости обучения (learning rate) после сотой эпохи.

Максимальное разрешение, которое смогла осилить моя восьмигигабайтная карточка, — 400х400. Полное обучение заняло у меня около 33 часов, поэтому мы с вами воспользуемся небольшим лайфхаком. Сначала мы обучим модель на картинках 128х128, затем — 256х256, и только на финальном этапе покажем ей наши шикарные 400х400.
Первый этап продлится 100 эпох, второй и третий — по 50, что позволит нам сократить время обучения практически вдвое.

Как показывает практика, результат при таком подходе не хуже, а иногда и лучше, чем при обучении сразу на максимальном разрешении.
Пожалуй, хватит теории, пора переходить к практике.

В командной строке вводим.

Этап первый

python train.py  --dataroot {dataset root folder} --name {model name} --model cycle_gan --crop_size 128 --load_size 180 --init_type kaiming --netG resnet_9blocks --no_dropout --batch_size 4

Не забываем заменить фигурные скобки на свои значения.

Разберем некоторые параметры подробнее:

--batch_size {number}

Этот параметр отвечает за количество обрабатываемых картинок «за такт», положительно влияя на скорость и отрицательно — на прожорливость модели.

На каждом этапе подбирайте максимально возможный --batch_size, который не вызывает ошибок из-за нехватки памяти GPU.

-- dataroot {dataset root folder}

— папка с нашим датасетом. Внутри нее должны находиться папки trainA, trainB, testA, testB, как описано в предыдущей статье.

--name {model name}

— название вашего проекта. Может быть произвольным, но я рекомендую включить в название архитектуру модели, максимальное разрешение и имя датасета.
Например: “resnet9_128to400_comics8”
Так вы сможете различить эксперименты с различными параметрами и данными.

Первый этап обучения можно прекратить на сотой эпохе.

За прогрессом можно наблюдать из браузера: localhost:8097/ (либо другая ссылка, которая будет видна в консоли)

Этап второй

python train.py  --dataroot {dataset root folder} --name {model name} --model cycle_gan --crop_size 256 --load_size 290 --init_type kaiming --netG resnet_9blocks --no_dropout --batch_size 2 --epoch 100 --epoch_count 0 --continue_train

Здесь важно указать ту эпоху, на которой мы закончили обучение в первом этапе.
“--epoch 100” означает что мы загрузим модель из чекпоинта сотой эпохи
“--epoch_count 0” означает, что мы начнем обучение с нуля, с максимальной скоростью обучения.

Второй этап обучения можно прекратить на 50-й эпохе.

Этап третий

python train.py  --dataroot {dataset root folder} --name {model name} --model cycle_gan --crop_size 400 --load_size 430 --init_type kaiming --netG resnet_9blocks --no_dropout --batch_size 1 --epoch 50 --epoch_count 0 --continue_train


Третий этап обучения можно прекратить на 50-й эпохе, но это дело вкуса. Можете доучить до конца, и выбрать понравившийся промежуточный результат. Важно помнить, что результат на 200-й эпохе может быть хуже, чем на 150-й.

А теперь выйди и посмотри, что ты наделал

В процессе обучения модель и промежуточные результаты будут сохранены в папку
/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/checkpoints/{model name}

Чтобы проверить модель, достаточно ввести в командную строку:

python test.py --dataroot {dataset root folder} --name {model name} --model cycle_gan --netG resnet_9blocks --crop_size 512 --load_size 580 --epoch {epoch name}

Вы можете посмотреть результат на тестовом датасете для любого чекпоинта, просто укажите его в качестве {epoch name}. Если {epoch name} не указан, будет взят последний чекпоинт.

Результат будет сохранен в папке:
/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/results/{model name}/test_{epoch name}
Для того, чтобы не путаться, какая модель на каком датасете дает какой результат,
начните вести небольшой дневник. Записывайте исходные данные и итоги обучения.

Например, командную строку и эпоху, до которой вы дошли. Этих данных хватит, чтобы сохранить параметры обучения и датасет, на котором мы тренировались.

Ведь чем отличается научный эксперимент от валяния дурака? Тем, что нас все задокументировано!
На этом все на сегодня! В следующей статье мы с вами научимся экспортировать готовую модель и захостим ее в облаке.

Не бойтесь экспериментировать. Обязательно попробуйте несколько разных наборов данных, сравните результаты и поделитесь ими в комментариях!

Источник: habr.com

Комментарии: