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CycleGAN

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Este cuaderno muestra la traducción de imagen a imagen sin emparejar usando GAN condicionales, como se describe en Traducción de imagen a imagen sin emparejar usando redes adversas consistentes en ciclos , también conocidas como CycleGAN. El artículo propone un método que puede capturar las características de un dominio de imagen y descubrir cómo estas características podrían traducirse en otro dominio de imagen, todo en ausencia de ejemplos de entrenamiento emparejados.

Este portátil asume que está familiarizado con Pix2Pix, que puede conocer en el tutorial de Pix2Pix . El código de CycleGAN es similar, la principal diferencia es una función de pérdida adicional y el uso de datos de entrenamiento no emparejados.

CycleGAN utiliza una pérdida de consistencia de ciclo para permitir el entrenamiento sin la necesidad de datos emparejados. En otras palabras, puede traducirse de un dominio a otro sin un mapeo uno a uno entre el dominio de origen y el de destino.

Esto abre la posibilidad de realizar muchas tareas interesantes como mejora de fotografías, coloración de imágenes, transferencia de estilo, etc. Todo lo que necesita es la fuente y el conjunto de datos de destino (que es simplemente un directorio de imágenes).

Imagen de salida 1Imagen de salida 2

Configurar la canalización de entrada

Instale el paquete tensorflow_examples que habilita la importación del generador y el discriminador.

pip install -q git+https://github.com/tensorflow/examples.git
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow_examples.models.pix2pix import pix2pix

import os
import time
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import clear_output

AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE

Canalización de entrada

Este tutorial entrena un modelo para traducir imágenes de caballos a imágenes de cebras. Puede encontrar este conjunto de datos y otros similares aquí .

Como se menciona en el documento , aplique fluctuaciones aleatorias y reflejos al conjunto de datos de entrenamiento. Estas son algunas de las técnicas de aumento de imagen que evitan el sobreajuste.

Esto es similar a lo que se hizo en pix2pix

  • En la fluctuación aleatoria, la imagen cambia de tamaño a 286 x 286 y luego se recorta aleatoriamente a 256 x 256 .
  • En la duplicación aleatoria, la imagen se voltea de forma aleatoria horizontalmente, es decir, de izquierda a derecha.
dataset, metadata = tfds.load('cycle_gan/horse2zebra',
                              with_info=True, as_supervised=True)

train_horses, train_zebras = dataset['trainA'], dataset['trainB']
test_horses, test_zebras = dataset['testA'], dataset['testB']
BUFFER_SIZE = 1000
BATCH_SIZE = 1
IMG_WIDTH = 256
IMG_HEIGHT = 256
def random_crop(image):
  cropped_image = tf.image.random_crop(
      image, size=[IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3])

  return cropped_image
# normalizing the images to [-1, 1]
def normalize(image):
  image = tf.cast(image, tf.float32)
  image = (image / 127.5) - 1
  return image
def random_jitter(image):
  # resizing to 286 x 286 x 3
  image = tf.image.resize(image, [286, 286],
                          method=tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR)

  # randomly cropping to 256 x 256 x 3
  image = random_crop(image)

  # random mirroring
  image = tf.image.random_flip_left_right(image)

  return image
def preprocess_image_train(image, label):
  image = random_jitter(image)
  image = normalize(image)
  return image
def preprocess_image_test(image, label):
  image = normalize(image)
  return image
train_horses = train_horses.map(
    preprocess_image_train, num_parallel_calls=AUTOTUNE).cache().shuffle(
    BUFFER_SIZE).batch(1)

train_zebras = train_zebras.map(
    preprocess_image_train, num_parallel_calls=AUTOTUNE).cache().shuffle(
    BUFFER_SIZE).batch(1)

test_horses = test_horses.map(
    preprocess_image_test, num_parallel_calls=AUTOTUNE).cache().shuffle(
    BUFFER_SIZE).batch(1)

test_zebras = test_zebras.map(
    preprocess_image_test, num_parallel_calls=AUTOTUNE).cache().shuffle(
    BUFFER_SIZE).batch(1)
sample_horse = next(iter(train_horses))
sample_zebra = next(iter(train_zebras))
plt.subplot(121)
plt.title('Horse')
plt.imshow(sample_horse[0] * 0.5 + 0.5)

plt.subplot(122)
plt.title('Horse with random jitter')
plt.imshow(random_jitter(sample_horse[0]) * 0.5 + 0.5)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f4a7c656d30>

png

plt.subplot(121)
plt.title('Zebra')
plt.imshow(sample_zebra[0] * 0.5 + 0.5)

plt.subplot(122)
plt.title('Zebra with random jitter')
plt.imshow(random_jitter(sample_zebra[0]) * 0.5 + 0.5)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f4a7c573da0>

png

Importar y reutilizar los modelos Pix2Pix

Importe el generador y el discriminador utilizados en Pix2Pix a través del paquete tensorflow_examples instalado.

La arquitectura del modelo utilizada en este tutorial es muy similar a la que se utilizó en pix2pix . Algunas de las diferencias son:

Aquí se entrenan 2 generadores (G y F) y 2 discriminadores (X e Y).

  • El generador G aprende a transformar la imagen X en la imagen Y $ (G: X -> Y) $
  • El generador F aprende a transformar la imagen Y en la imagen X $ (F: Y -> X) $
  • El discriminador D_X aprende a diferenciar entre la imagen X y la imagen generada X ( F(Y) ).
  • El discriminador D_Y aprende a diferenciar entre la imagen Y y la imagen generada Y ( G(X) ).

Modelo Cyclegan

OUTPUT_CHANNELS = 3

generator_g = pix2pix.unet_generator(OUTPUT_CHANNELS, norm_type='instancenorm')
generator_f = pix2pix.unet_generator(OUTPUT_CHANNELS, norm_type='instancenorm')

discriminator_x = pix2pix.discriminator(norm_type='instancenorm', target=False)
discriminator_y = pix2pix.discriminator(norm_type='instancenorm', target=False)
to_zebra = generator_g(sample_horse)
to_horse = generator_f(sample_zebra)
plt.figure(figsize=(8, 8))
contrast = 8

imgs = [sample_horse, to_zebra, sample_zebra, to_horse]
title = ['Horse', 'To Zebra', 'Zebra', 'To Horse']

for i in range(len(imgs)):
  plt.subplot(2, 2, i+1)
  plt.title(title[i])
  if i % 2 == 0:
    plt.imshow(imgs[i][0] * 0.5 + 0.5)
  else:
    plt.imshow(imgs[i][0] * 0.5 * contrast + 0.5)
plt.show()
WARNING:matplotlib.image:Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).
WARNING:matplotlib.image:Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).

png

plt.figure(figsize=(8, 8))

plt.subplot(121)
plt.title('Is a real zebra?')
plt.imshow(discriminator_y(sample_zebra)[0, ..., -1], cmap='RdBu_r')

plt.subplot(122)
plt.title('Is a real horse?')
plt.imshow(discriminator_x(sample_horse)[0, ..., -1], cmap='RdBu_r')

plt.show()

png

Funciones de pérdida

En CycleGAN, no hay datos emparejados para entrenar, por lo tanto, no hay garantía de que la entrada x el par objetivo y sean significativos durante el entrenamiento. Por lo tanto, para lograr que la red aprenda el mapeo correcto, los autores proponen la pérdida de consistencia del ciclo.

La pérdida del discriminador y la pérdida del generador son similares a las utilizadas en pix2pix .

LAMBDA = 10
loss_obj = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)
def discriminator_loss(real, generated):
  real_loss = loss_obj(tf.ones_like(real), real)

  generated_loss = loss_obj(tf.zeros_like(generated), generated)

  total_disc_loss = real_loss + generated_loss

  return total_disc_loss * 0.5
def generator_loss(generated):
  return loss_obj(tf.ones_like(generated), generated)

La consistencia del ciclo significa que el resultado debe estar cerca de la entrada original. Por ejemplo, si uno traduce una oración del inglés al francés y luego la vuelve a traducir del francés al inglés, la oración resultante debe ser la misma que la oración original.

En la pérdida de consistencia del ciclo,

  • La imagen $ X $ se pasa a través del generador $ G $ que produce la imagen generada $ \ hat {Y} $.
  • La imagen generada $ \ hat {Y} $ se pasa a través del generador $ F $ que produce una imagen cíclica $ \ hat {X} $.
  • El error absoluto medio se calcula entre $ X $ y $ \ hat {X} $.
$$forward\ cycle\ consistency\ loss: X -> G(X) -> F(G(X)) \sim \hat{X}$$
$$backward\ cycle\ consistency\ loss: Y -> F(Y) -> G(F(Y)) \sim \hat{Y}$$

Pérdida de ciclo

def calc_cycle_loss(real_image, cycled_image):
  loss1 = tf.reduce_mean(tf.abs(real_image - cycled_image))

  return LAMBDA * loss1

Como se muestra arriba, el generador $ G $ es responsable de traducir la imagen $ X $ a la imagen $ Y $. La pérdida de identidad dice que, si alimentó la imagen $ Y $ al generador $ G $, debería producir la imagen real $ Y $ o algo parecido a la imagen $ Y $.

Si ejecuta el modelo de cebra a caballo en un caballo o el modelo de caballo a cebra en una cebra, no debería modificar mucho la imagen, ya que la imagen ya contiene la clase de destino.

$$Identity\ loss = |G(Y) - Y| + |F(X) - X|$$
def identity_loss(real_image, same_image):
  loss = tf.reduce_mean(tf.abs(real_image - same_image))
  return LAMBDA * 0.5 * loss

Inicialice los optimizadores para todos los generadores y discriminadores.

generator_g_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(2e-4, beta_1=0.5)
generator_f_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(2e-4, beta_1=0.5)

discriminator_x_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(2e-4, beta_1=0.5)
discriminator_y_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(2e-4, beta_1=0.5)

Puntos de control

checkpoint_path = "./checkpoints/train"

ckpt = tf.train.Checkpoint(generator_g=generator_g,
                           generator_f=generator_f,
                           discriminator_x=discriminator_x,
                           discriminator_y=discriminator_y,
                           generator_g_optimizer=generator_g_optimizer,
                           generator_f_optimizer=generator_f_optimizer,
                           discriminator_x_optimizer=discriminator_x_optimizer,
                           discriminator_y_optimizer=discriminator_y_optimizer)

ckpt_manager = tf.train.CheckpointManager(ckpt, checkpoint_path, max_to_keep=5)

# if a checkpoint exists, restore the latest checkpoint.
if ckpt_manager.latest_checkpoint:
  ckpt.restore(ckpt_manager.latest_checkpoint)
  print ('Latest checkpoint restored!!')

Capacitación

EPOCHS = 40
def generate_images(model, test_input):
  prediction = model(test_input)

  plt.figure(figsize=(12, 12))

  display_list = [test_input[0], prediction[0]]
  title = ['Input Image', 'Predicted Image']

  for i in range(2):
    plt.subplot(1, 2, i+1)
    plt.title(title[i])
    # getting the pixel values between [0, 1] to plot it.
    plt.imshow(display_list[i] * 0.5 + 0.5)
    plt.axis('off')
  plt.show()

Aunque el ciclo de entrenamiento parece complicado, consta de cuatro pasos básicos:

  • Obtenga las predicciones.
  • Calcule la pérdida.
  • Calcule los gradientes usando retropropagación.
  • Aplica los degradados al optimizador.
@tf.function
def train_step(real_x, real_y):
  # persistent is set to True because the tape is used more than
  # once to calculate the gradients.
  with tf.GradientTape(persistent=True) as tape:
    # Generator G translates X -> Y
    # Generator F translates Y -> X.

    fake_y = generator_g(real_x, training=True)
    cycled_x = generator_f(fake_y, training=True)

    fake_x = generator_f(real_y, training=True)
    cycled_y = generator_g(fake_x, training=True)

    # same_x and same_y are used for identity loss.
    same_x = generator_f(real_x, training=True)
    same_y = generator_g(real_y, training=True)

    disc_real_x = discriminator_x(real_x, training=True)
    disc_real_y = discriminator_y(real_y, training=True)

    disc_fake_x = discriminator_x(fake_x, training=True)
    disc_fake_y = discriminator_y(fake_y, training=True)

    # calculate the loss
    gen_g_loss = generator_loss(disc_fake_y)
    gen_f_loss = generator_loss(disc_fake_x)

    total_cycle_loss = calc_cycle_loss(real_x, cycled_x) + calc_cycle_loss(real_y, cycled_y)

    # Total generator loss = adversarial loss + cycle loss
    total_gen_g_loss = gen_g_loss + total_cycle_loss + identity_loss(real_y, same_y)
    total_gen_f_loss = gen_f_loss + total_cycle_loss + identity_loss(real_x, same_x)

    disc_x_loss = discriminator_loss(disc_real_x, disc_fake_x)
    disc_y_loss = discriminator_loss(disc_real_y, disc_fake_y)

  # Calculate the gradients for generator and discriminator
  generator_g_gradients = tape.gradient(total_gen_g_loss, 
                                        generator_g.trainable_variables)
  generator_f_gradients = tape.gradient(total_gen_f_loss, 
                                        generator_f.trainable_variables)

  discriminator_x_gradients = tape.gradient(disc_x_loss, 
                                            discriminator_x.trainable_variables)
  discriminator_y_gradients = tape.gradient(disc_y_loss, 
                                            discriminator_y.trainable_variables)

  # Apply the gradients to the optimizer
  generator_g_optimizer.apply_gradients(zip(generator_g_gradients, 
                                            generator_g.trainable_variables))

  generator_f_optimizer.apply_gradients(zip(generator_f_gradients, 
                                            generator_f.trainable_variables))

  discriminator_x_optimizer.apply_gradients(zip(discriminator_x_gradients,
                                                discriminator_x.trainable_variables))

  discriminator_y_optimizer.apply_gradients(zip(discriminator_y_gradients,
                                                discriminator_y.trainable_variables))
for epoch in range(EPOCHS):
  start = time.time()

  n = 0
  for image_x, image_y in tf.data.Dataset.zip((train_horses, train_zebras)):
    train_step(image_x, image_y)
    if n % 10 == 0:
      print ('.', end='')
    n += 1

  clear_output(wait=True)
  # Using a consistent image (sample_horse) so that the progress of the model
  # is clearly visible.
  generate_images(generator_g, sample_horse)

  if (epoch + 1) % 5 == 0:
    ckpt_save_path = ckpt_manager.save()
    print ('Saving checkpoint for epoch {} at {}'.format(epoch+1,
                                                         ckpt_save_path))

  print ('Time taken for epoch {} is {} sec\n'.format(epoch + 1,
                                                      time.time()-start))

png

Saving checkpoint for epoch 40 at ./checkpoints/train/ckpt-8
Time taken for epoch 40 is 170.7118194103241 sec

Generar usando un conjunto de datos de prueba

# Run the trained model on the test dataset
for inp in test_horses.take(5):
  generate_images(generator_g, inp)

png

png

png

png

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Próximos pasos

Este tutorial ha mostrado cómo implementar CycleGAN a partir del generador y discriminador implementados en el tutorial Pix2Pix . Como siguiente paso, puede intentar usar un conjunto de datos diferente de los conjuntos de datos de TensorFlow .

También puede entrenar para una mayor cantidad de épocas para mejorar los resultados, o puede implementar el generador ResNet modificado que se usa en el documento en lugar del generador U-Net que se usa aquí.