Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Большая витрина: от крупнейших школ до частных авторов. Сравнивайте по цене, длительности, формату и выбирайте самый подходящий курс!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 16
Спасибо за статью! Давно хотелось попробовать, но останавливало отсутствие опыта.
Не подскажите, если я хочу один раз «извлечь стиль» из картины, а потом применить его на множество фотографий, то операция сильно ускорится? Есть вообще такая функция? Ведь по идее, большая часть времени должна уходить на формирование сети, а потом применять ее на разные изображения, должно быть проще. Или нет?
Вообще, если не разбираться с GPU, то сколько времени может занять формирование картинки хотя бы 1024*1024 px?
Не подскажите, если я хочу один раз «извлечь стиль» из картины, а потом применить его на множество фотографий, то операция сильно ускорится? Есть вообще такая функция? Ведь по идее, большая часть времени должна уходить на формирование сети, а потом применять ее на разные изображения, должно быть проще. Или нет?
Вообще, если не разбираться с GPU, то сколько времени может занять формирование картинки хотя бы 1024*1024 px?
Я специалист полудиванный и уж тем более — конкретно по части torch7, но если из нашей сети можно выделить сегмент, отвечающий за выделение стиля (тут бы её схематическую структуру), то:
1. воспроизводим эту часть (её структуру и веса из обученной сети)
2. скармливаем нашей урезанной сетке изображение — получим вектор/матрицу (ну или какая там размерность) стиля
3. строим «остальную» часть сети. Только построенную в п.1 часть заменяем входом соответсвующей размерности и подаём на него выделенный вектор.
Как это сделать в torch7 с минимум ручной работы — пусть скажут использовавшие его. Наверняка можно выпилить слои из предобученной сети или подгрузить веса только нужных нам слоёв.
«Ведь по идее, большая часть времени должна уходить на формирование сети, а потом применять ее на разные изображения, должно быть проще»
На обучение? Конечно.
1. воспроизводим эту часть (её структуру и веса из обученной сети)
2. скармливаем нашей урезанной сетке изображение — получим вектор/матрицу (ну или какая там размерность) стиля
3. строим «остальную» часть сети. Только построенную в п.1 часть заменяем входом соответсвующей размерности и подаём на него выделенный вектор.
Как это сделать в torch7 с минимум ручной работы — пусть скажут использовавшие его. Наверняка можно выпилить слои из предобученной сети или подгрузить веса только нужных нам слоёв.
«Ведь по идее, большая часть времени должна уходить на формирование сети, а потом применять ее на разные изображения, должно быть проще»
На обучение? Конечно.
Спасибо за ответ!
По логике работы понятно, вопрос больше про практическую сторону, как бы это проще реализовать.
Посмотрел немного github neural-style — вроде как там есть необходимый функционал, но как его реализовать на практике — неясно. Увы, я не очень дружу с linux, да и с нейронными сетями тоже не приходилось сталкиваться. Но тема интересная и крайне перспективная, так что нужно разбираться.
По логике работы понятно, вопрос больше про практическую сторону, как бы это проще реализовать.
Посмотрел немного github neural-style — вроде как там есть необходимый функционал, но как его реализовать на практике — неясно. Увы, я не очень дружу с linux, да и с нейронными сетями тоже не приходилось сталкиваться. Но тема интересная и крайне перспективная, так что нужно разбираться.
Пожалуйста гуглите fast neural style и Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution
Офигеть. Уже устанавливаю!
Спасибо за статью, и так же присоединяюсь к вопросам выше. И собственно любопытно — насколько профита даёт использование gpu Пока запустила картинку… шуршит уже около часа
на порядок, лучше сразу делать на гпу
запустил (не без шаманского бубна, разумеется, пришлось ещё несколько моментов погуглить), на указанном примере работает… теперь думаю над следующими направлениями: 1) как «скармливать» сразу пакет картинок, которые подлежат переработке (ага, видео), настроив при этом «правильное» разрешение (кстати, на выходе можно получить такое же разрешение картинки, как и на входе? понимаю, что вопрос может показаться дурацким, но онлайн-сервисы сильно ужимают размер картинки на выходе — может, это не только из-за экономии процессорного времени, но и из-за особенностей алгоритмов?) 2) как озадачить видеокарту? есть nvidia210 с поддержкой CUDA, в слот вставлена, не задействована на вывод изображения… да, понимаю, что 16 потоков — так себе ускорение, но смысл покупать навороченную видеокарту, если не смогу её настроить? (хочется поучиться на кошках, т.е. на том, что уже имеется). Прошу бить не сильно — я только вхожу в тему, могу не знать чего-то элементарного…
Добавлю свои 5 копеек сюда.
— На CPU neuralstyle этот считать вообще бессмысленно — борода отрастёт и поседеешь пока он картинку 512х512 нарисует — оно на процессоре не параллелится на несколько ядер почему то
— Сам neural style есть с подробной инструкцией по запуску на гитхабе, но инструкцию с гита использовать нельзя (по крайней мере ту часть которая «как получить стилизованную картинку») — выдаёт какую то многозначительную ошибку про несоответствие размеров слоёв нейросети или чтото типа того
— Основная проблема — никто так и не смог повторить рисовалку как у остаграм-точка-ру (тот же neural style, но как то подкрученный — рисует красиво и достаточно быстро)
Если ктото знает за последний пункт — велком поделиться :)
— На CPU neuralstyle этот считать вообще бессмысленно — борода отрастёт и поседеешь пока он картинку 512х512 нарисует — оно на процессоре не параллелится на несколько ядер почему то
— Сам neural style есть с подробной инструкцией по запуску на гитхабе, но инструкцию с гита использовать нельзя (по крайней мере ту часть которая «как получить стилизованную картинку») — выдаёт какую то многозначительную ошибку про несоответствие размеров слоёв нейросети или чтото типа того
— Основная проблема — никто так и не смог повторить рисовалку как у остаграм-точка-ру (тот же neural style, но как то подкрученный — рисует красиво и достаточно быстро)
Если ктото знает за последний пункт — велком поделиться :)
А можно немного технический вопрос. Будет ли работать старенькая tesla c2075?
Просто искал в инете никто путем ничего не пишет :(
И второй вопрос если я буду использовать эту теслу, какой минимальный процессор мне нужен? Прост ов данный момент времени есть шальная мысля воткнуть эту теслу в какую нибудь микро АТХ плату с селероном на борту, запихать туда гигов 8 оперативки и запустить все это дело.
Просто искал в инете никто путем ничего не пишет :(
И второй вопрос если я буду использовать эту теслу, какой минимальный процессор мне нужен? Прост ов данный момент времени есть шальная мысля воткнуть эту теслу в какую нибудь микро АТХ плату с селероном на борту, запихать туда гигов 8 оперативки и запустить все это дело.
На: curl -s https://raw.githubusercontent.com/torch/ezinstall/master/install-deps | bash
Выдает: Error: An unsatisfied requirement failed this build.
Подскажите что делать? Уж с консолью не особо дружу. (osx 10.10)
Пы.Сы. Извините за дурацкий вопрос)
Выдает: Error: An unsatisfied requirement failed this build.
Подскажите что делать? Уж с консолью не особо дружу. (osx 10.10)
Пы.Сы. Извините за дурацкий вопрос)
Тестовый пример сработал… Попробовал поиграть параметрами — вышел на справку с описанием параметров, попробовал подключить CUDA — посыпались ошибки: module 'cutorch' not found:No LuaRocks module found for cutorch no field package.preload['cutorch'] и куча всякого другого… видимо, придётся ещё одно полнолуние просидеть за шаманским бубном…
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Создайте свои собственные “Нейронные Картины” с помощью Глубокого Обучения