Feed-forward method | Neural Style Transfer #5
Summary
TLDRDieses Video bietet eine kurze und übersichtliche Einführung in das schnelle neuronale Stilübertragungsverfahren von Johnson. Der Uploader hat das Originalpapier neu erstellt und zeigt die Ergebnisse mithilfe von vorgefertigten Modellen. Es wird erläutert, wie man seine Umgebung einrichtet, die vorausgetrainierten Modelle lädt und das Stylisierungsskript ausführt. Der Fokus liegt auf der Verwendung von PyTorch-Modellen und der Bedeutung des Einstellungsmodus für die Inferenz. Ein Blick auf die Funktionsweise des Skripts zeigt, wie das Modell die Stilisierung durchführt und das Ergebnis speichert. Das nächste Video wird sich mit dem Training befassen, einschließlich der Verwendung von TensorBoard für Debugging und die Visualisierung von Trainingsmetriken.
Takeaways
- 🖌️ Der Videoinhalt behandelt das schnelle neuronale Stilübertragungsverfahren von Johnson, welches auf einer CMM-basierten Methode beruht im Gegensatz zur optimierungsbasierten Gatos-Methode.
- 📈 Der Videoersteller hat das Originalpapier von Johnson rekonstruiert und zeigt Ergebnisse mithilfe von vorgefertigten Modellen, die er zuvor trainiert hat.
- 🔍 Im Video werden vier verschiedene Modelle vorgestellt, wobei das obere Modell vollständig trainiert wurde und das untere Modell auf der gesamten ms-coco-Datenbank trainiert wurde, was etwa 83.000 Bilder umfasst.
- 💾 Es wird ein Download-Skript für vorgefertigte Modelle vorgestellt, das diese aus einem Dropbox-Ordner herunterlädt, entpackt und in einen lokalen Ordner speichert.
- 🛠️ Die zweite Schritt ist das Ausführen eines Sterilisationsskripts, das mit Standardparametern Ergebnisse liefert und wie das Skript funktioniert wird kurz erklärt.
- 📁 Das Skript speichert die Ergebnisse in einem bestimmten Ordner, sodass sie später leicht gefunden werden können.
- 🔧 Die Funktionsweise des Sterilisationsskripts wird detailliert erklärt, einschließlich der Überprüfung der Modelldateien, Erstellung des Ausgabeverzeichnisses und der Argumente, die für das Styling verwendet werden.
- 🖥️ Das Skript prüft, ob die Hardware GPU-Unterstützung hat, und lädt dann das Modell, das die Stilisierung durchführt, und setzt es in den Evaluierungsmodus für die Inferenz.
- 🎨 Die 'prepare_image'-Funktion wird besprochen, die Bilder lädt, normalisiert und auf GPU lädt, falls verfügbar, und fügt eine Patch-Dimension hinzu, um die Modellebene einzuhalten.
- 🔄 Im nächsten Video wird der Fokus auf das Trainieren von Modellen liegen, einschließlich der Verwendung von Tensorboard zur Visualisierung von Trainingsmetriken.
Q & A
Was ist das Hauptthema des Videos?
-Das Hauptthema des Videos ist die schnelle neuronale Stilübertragung basierend auf der Arbeit von Johnson, insbesondere im Vergleich zur Gatos-Methode, die auf Optimierung basiert.
Was ist der Unterschied zwischen der CMM-basierten und der Gatos-basierten Ansätze?
-Die CMM-basierte Methode, die im Video behandelt wird, ist eine andere Art der neuronalen Stilübertragung als die Gatos-Methode, die auf einer Optimierungsbasis beruht. Die CMM-basierte Methode scheint schneller zu sein und verwendet eine andere Technik.
Wie viele Modelle wurden im Video erwähnt und wie viele davon wurden vollständig trainiert?
-Im Video wurden vier Modelle erwähnt, aber nur das obere Modell wurde vollständig trainiert, indem es eine Box des gesamten ms-coco-Datensatzes von etwa 83.000 Bildern durchgegangen ist.
Was ist der Zweck des Resource-Download-Skripts, das im Video erwähnt wird?
-Das Resource-Download-Skript dient dazu, vorkalkulierte Modelle herunterzuladen, die der Uploader auf Dropbox hochgeladen hat, und sie in den Ordner 'Marvel's binaries' zu entpacken und zu speichern.
Wie funktioniert der 'sterilization'-Skript, das im Video verwendet wird?
-Das 'sterilization'-Skript ist dafür verantwortlich, die vorkalkulierten Modelle mit einem Inhaltsbild zu verwenden, um ein gestyltes Bild zu erzeugen. Es wird mit Standardparametern ausgeführt und verwendet das Standardinhaltsbild, das im Datenordner 'cannon images' zu finden ist.
Wie kann man die Ergebnisse des 'sterilization'-Skripts finden?
-Die Ergebnisse des 'sterilization'-Skripts werden im Ordner 'output images' gespeichert, wo sie später abgerufen werden können.
Was passiert, wenn man die Breite des Ausgabebildes im 'sterilization'-Skript ändert?
-Ändert man die Breite des Ausgabebildes, so wird dies die Größe des gestylten Bildes beeinflussen. Im Video wird gezeigt, dass eine höhere Breite zu einer angenehmeneren Stilisierung führt.
Was ist die Bedeutung von 'torch.no_grad()' im Kontext des Videos?
-In dem Video wird 'torch.no_grad()' verwendet, um PyTorch zu verhindern, Gradienten zu berechnen, was Speicherplatz sparen würde, da für die Inferenz keine Gradienten benötigt werden.
Was wird im nächsten Video behandelt?
-Im nächsten Video wird es um das Trainieren von Modelle gehen, wobei TensorBoard verwendet wird, um die Trainingsmetriken zu debuggen und zu visualisieren.
Wie kann man das Repo aus dem Video ausprobieren und lernen?
-Man kann das Repo aus dem Video ausprobieren, indem man die Schritte im Video befolgt, die Modelle herunterlädt und das 'sterilization'-Skript ausführt. Dies bietet eine gute Lern Erfahrung und ermöglicht es, das Funktionsweise der neuronalen Stilübertragung zu verstehen.
Outlines
🎨 'Fast Neural Style Transfer'-Videovorstellung
In diesem Video wird ein kurzer Überblick über das Rekonstruieren der ursprünglichen Johnson-Papers zur schnellen neuronalen Stilübertragung gegeben. Der Fokus liegt auf dem CMM-basierten Ansatz im Gegensatz zum optimierungsbasierten Gatos-Ansatz. Es werden die Ergebnisse mithilfe von vorgefertigten Modellen präsentiert, die bereits trainiert wurden. Es wird gezeigt, wie die Stilbilder in der linken Spalte und die Ausgabe der trainierten Modelle in der rechten Spalte dargestellt werden. Es wird betont, dass das obere Modell vollständig trainiert wurde und auf ca. 83.000 Bildern des MSCOCO-Datensatzes trainiert wurde, während die drei unteren Modelle noch zusätzlich trainiert werden müssen. Der Prozess der Einrichtung wird in einer Zeitlupe gezeigt, und es wird erklärt, wie man die Umgebung konfiguriert, die vortrainierten Modelle herunterlädt und die Ergebnisse erhält. Der Fokus liegt auf der Verwendung des Sterilisationsskripts mit Standardparametern, um Ergebnisse zu erhalten.
🛠️ Detaillierte Erklärung des Sterilisationsskripts
Der zweite Absatz konzentriert sich auf die Funktionsweise des Sterilisationsskripts. Es wird erklärt, wie das Skript die Standardpositionen für die Ein- und Ausgabe von Bildern, die Modelle und die Fehlerprüfung verwendet. Es wird gezeigt, wie die Argumente wie das Content-Bild, die Bildbreite und das Standardmodell 'Mosaic' verarbeitet werden. Der Prozess der Bildverarbeitung, einschließlich der Überprüfung der GPU-Unterstützung, der Erstellung des Bildpfades, der Normalisierung und der Verwendung des Transfertransformatormodells zur Stilisierung, wird detailliert beschrieben. Es wird auch die Verwendung von Torch.no_grad() zur Verringerung der Speicherauslastung und die Speicherung des gestylisierten Bildes in das Ausgabeverzeichnis erläutert. Schließlich wird die Funktion 'prepare image' aus der Utils-Bibliothek erklärt, die das Bild lädt, normalisiert und auf die GPU überträgt, um die Modellerwartungen zu erfüllen.
Mindmap
Keywords
💡Neural Style Transfer
💡CMM-basierte Ansätze
💡Vortrainierte Modelle
💡Dataset
💡Stilbild
💡Inhaltsbild
💡PyTorch
💡TensorBoard
💡Stylized Static Image
💡GPU-Unterstützung
Highlights
Video is a concise tutorial on neural style transfer.
Reconstruction of Johnson's paper on fast neural style transfer is discussed.
Comparison between CMM-based and Gatos optimization-based approaches.
Presentation of pre-trained models and their results.
Explanation of the top row model being fully trained on 83,000 images.
Mention of the need for additional training for the bottom row models.
Demonstration of a time-lapse setup from a previous video.
Instructions for configuring the conda environment and downloading pre-trained models.
Details on running the sterilization script with default parameters.
Description of the default content image used in the sterilization script.
Explanation of the sterilization script's functionality and parameters.
Guide on how to find the saved stylized image in the output directory.
Overview of the script's error checking for PyTorch models.
Process of creating the output directory for image storage.
Description of the 'stylized static image' function and its parameters.
Discussion on checking for GPU support and image preparation.
Instantiation of the transfer transformer model for stylization.
Importance of setting the model to eval mode for inference.
Explanation of the process to convert the stylized image to a non-PI format.
Details on the 'prepare image' function and image normalization.
Mention of the next video covering training and use of tensor board.
Encouragement for viewers to experiment with the provided repo.
Call to action for subscribing, liking, and sharing the video.
Transcripts
okay so this video is gonna be really
nice and short I went ahead and
reconstructed original Johnson's paper
on fast neural style transfer since the
CMM based approach as opposed to the
Gatos approach which was optimization
based let's see if some results I got
using the for pre-trained models I
trained beforehand so in the left column
you can see the style images I used and
on the right you can see the output from
the models I trained so keep in mind
that the the model in the top row is the
only one that was fully trained so it's
all like it did to e box of the whole ms
cocoa dataset so that's around 83,000
images whereas the three bottom ones
still need to be additionally trained
now I'm just gonna do a quick time-lapse
of the setup because we already did that
in the previous coding video
[Music]
[Applause]
[Music]
once you have your con environment
configured there are only two more steps
to get some results so the first one is
go ahead and run this resource download
or script and it will just go ahead and
download the pre trained models that
I've uploaded right here to this your
URL on Dropbox it will then unzip them
and place them in this folder here
Marvel's binaries so you'll have for
pre-trained models on your disposal and
the second step is just go ahead and run
this sterilization script it's located
here just run it with the default
parameters and we'll get some results
this is the result we get using the
default content image that's located
here just go to data cannon images and
this one is used by default so I'm just
gonna go and show you a little bit about
how the sterilization script itself
brooks i'm gonna go ahead and stop this
one here mm-hmm
oops and I'm just gonna show you where
it's actually saved it saved to the
output images directory here so you can
be able you'll be able to find it later
on in this directory okay let's see how
the script works let me close this one
and zoom this in a little bit like this
so what we have here is a couple of
default locations first one is for
continum ages and we already saw that
one that's in here we have output images
where the images will get dumped
binaries where we have our models and
this is just basic error checking here
basically checking if if we only have
Pytor models inside of the of this
binaries here directory and I just
create the output directory where we'll
dump images and here the arguments those
are just the content image that you want
to use that you want to pass through the
model then we have the you wanna set the
width of the output image and it's set
to 500 by default here we have default
model that's called mosaic and we just
wrap all of those parameters
called stylized static image function
let's see what this function actually
does so we go up side here we can first
see we first want to check out if the
device has GPU or only CPU support and
then we basically just create this image
path we pass it through this function
called prepare image which will kind of
add a badge I mention and do some
normalization will check the function a
bit later and I just instantiate here
the transfer transformer model which is
the actual model that performs the
stylization we figure out the state so
we just load the state from by torch
model that's in binaries here we print
some metadata and we finally load the
weights inside of the the model and we
just put it into this eval mode which is
really important if you want to do
inference I want to do this when I call
this function here and finally we just
wrap this into this context torch no
gret which will basically forbid pi
torch to calculate radians which will
which would kind of be a huge memory
overhead so we call the model on the can
image we just paste it to CPU we convert
it to non PI here and because we had the
badge dimension that we previously added
we gotta extract the zeroth bet here and
that's the stylized image when we just
save the image that's the image we saw a
couple of minutes ago that was dumped
here into your output image folder this
one just check out that prepare image we
saw in the utils here so this is how it
looks like
you basically just loads damage from the
specified path specified by this
variable image path and that will just
basically create an umpire image
normalized to zero to one range and then
we'll pretty much add this normalization
transform that byte order provides us
with and we'll use image net mean and
standard deviation
to normalize our images after we apply
the transformation here we just push to
push the this this image onto the GPU if
you have one and we just add this patch
dimension in front because that's that's
because models are always expecting
dispatch dimensions so pretty pretty
simple stuff in the next video I'll I'll
cover training that they'll be a bit
more challenging we're gonna figure out
how to use tensor board and just debug
and visualize our our training metrics
so let me just go ahead and try one more
image here so I'm gonna use image called
figures and let me set the width here to
350 say we'll use the same model mosaic
and if I start the one if I run it this
is what we get so how good the output
image will be actually depends also on
the sides that you put here in the width
so if I put 550 say here and I run that
one it will have different stylization
and it's much nicer if you ask me the
next video will cover training until
that time just go ahead and play with
this repo try and figure out how the
things work and I'll be a really nice
here learning experience if you like the
content go ahead and subscribe like and
share the videos if you think they can
bring value to somebody else see you
next time
[Music]
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