Pull to refresh
16
0
Александр @sxela

Пользователь

Send message
Спасибо за интересный комментарий!
1) Тут ограничение на размер картинки упирается в оперативку как при обучении, так и при использовании. Просто при обучении у нас 4 модели, а на проде — 1. И генераторы полносверточные, кстати (ну, они везде такие обычно)

2) Есть подход NoGAN+GAN, когда обучают генератор отдельно, используя VGG в качестве функции потери, генерят фейковые изображения, дальше обучают критик на фейковых и подлинных изображениях (как обычный классификатор, без GAN). Затем берут эти модели обучают как обычную GAN, только не с нуля, что позволяет сократить время обучения и избежать заведомо плохих результатов на начальном этапе обучения.
У меня есть модель, обученная по принципу NoGAN + GAN. Бот на ее основе: t.me/@pimpmyresbot
(увеличивает разрешение картинки в два раза, до максимум в 1500х1500 пикселей)
1) Отслеживание прогресса в этом дистрибутиве сделано через visdom, очень наглядным образом. В консоль выводятся показатели функций потери, но для GAN они не очень репрезентативны (только если что-то пошло ну уж совсем не так)
2) Спасибо за идею! Еще можно попробовать существующие экшены\фильтры для фотошопа
Для этих задач есть статическая (необучаемая) метрика SSIM — Structural similarity. Она неплохо подходит для таких задач, т.к. обращает внимание на контуры в ущерб текстурам. Ну и super resolution тоже никто не отменял.
Зацепила не столько тема, сколько стиль повествования. Пишите еще!

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Registered
Activity