Artificial Intelligence Execution Environment

どうやらWSL+PyTorchは安定している.少なくとも,detectron2は,今のところ動いている.

EfficientNet-Pytorch

転移学習のプログラムができた.
(いまのところ回帰のプログラム.)
ここのtqdmとかのブランチにある以下のファイル

画像データセットと属性ファイルをTraining-Validation,Testに分けるプログラムができた.
(なぜ,Training-Validation,Testかというと,K-foldを使用前提)

ipynb to py

jupyter nbconvert --to script input_file.ipynb

labelme

Generative Image Inpainting

Roboflow could be versatile and useful.

大規模データセット***

GAN

pix2pixとCycleGANは,Pytorch系のこのプログラムを使います.

CycleGAN

python train.py --dataroot ./datasets/yellow2brown/ --name yellow2brown7 --model cycle_gan --gpu_ids 1 --n_epochs 200 --lr 0.0005
python train.py --dataroot ./datasets/yellow2brown/ --name yellow2brown7 --model cycle_gan --gpu_ids 1

マスク適用

python train_mask.py --dataroot ./datasets/yellow2brown_mask_new/ --name yellow2brown_mask_new3 --model cycle_gan_mask --gpu_ids 1 --n_epochs 200 --lr 0.0005 --mask_weight 1 --dataset_mode unalignedmask
python test.py --dataroot ./datasets/yellow2brown_mask --name yellow2brown_mask150 --model cycle_gan_mask --epoch 30 --results_dir ./results/yellow2brown_mask150_30 --gpu_ids 1

ここで、

Train/Test Tips 日本語

deep sort

測量研究室-愛知工業大学工学部土木工学科(Survey Lab., AIT)


トップ   新規 一覧 検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS