DCGAN으로 NBA 선수의 스타 초상화를 만들어 보자.

입문

이 글은 도코모 선진기술연구소 광고 달력 13일째 기사입니다.
도코모의 광고 달력을 보신 여러분, 수고하셨습니다.
NTT도코모 선진기술연구소 2년차 직원입니다.
제목을 보면 알 수 있듯이 완전히 단락틀에서 참가한 것이다.
(평소에 무선 통신 기지국의 에너지 관리를 진지하게 연구한다.)
요즘부터 관심 있는 건이랑 철들었을 때부터 농구를 했어요.
이 두 가지가 결합된 최강의 흥미를 더듬어 보았을 때 이렇게 되었다.
선진기술연구소의 구성원들이 평소에 집에서 무엇을 할 때 참고가 되기를 바란다.웃다

DCGAN은 무엇입니까?

여기서 간단하게 설명하고 싶은데, 분위기로 사소한 부분을 이해하는 해석은 틀렸기 때문이다!
정확하게 이해하고 싶은 사람은 이쪽 논문을 읽어주세요.

Discriminator: 이미지의 진위를 판단하는 네트워크
Generator: 노이즈에서 이미지를 생성하는 네트워크
이 Generator와 Discriminator를 교대로 배우면 Discriminator는 Generator의 거짓말을 간파하는 것처럼, Generator는 Discriminator를 속이는 것처럼 공부한다.
만약 두 개의 인터넷 학습을 잘 진행할 수 있다면 그런 오리지널 이미지를 생성할 수 있는Generator를 만들 수 있을 것이다.

NBA 선수의 스타 사진은 무엇입니까?

NBA는 National Basketball Association의 줄임말로 미국 남자 농구 프로 리그의 일이다.
NBA가 어떤 리그인지 간단히 설명해 보세요. 위에서 아래로 세계 농구를 잘하는 녀석들을 450명씩 모으는 리그라고 생각하면 됩니다.웃다
최근 일본 선수들도 리그에 참가했는데 팔촌 선수들은 2019년에 전체 9등 지명으로 초보자부터 선발로 출전하여 활약했습니다!!
그렇다면 가장 중요한 스타 초상화는 무엇인지 간단히 말하면 아래 사진과 같은 선수 일람에 사용된 초상화다.
왜 다들 소름 끼치게 웃는 게 특징인지 모르겠다.

이번에는 현재 NBA에 등록된 모든 선수+유명한 과거의 선수를 합쳐 590명의 초상화를 사용했다.
또한 원본 이미지 크기는 260×190이니까 64.×64 및 128×128의 2가지 해상도 변화를 게재한 결과입니다.

웹 페이지 정보

실제 설치는 아래 사이트를 참고했다(대략 참고했다.웃음)
DCGAN을 통해 포켓몬 생성
DCGAN으로 몬스터 사냥꾼·아이스바의 새로운 몬스터를 만들어 보았습니다!!
keras로 DCGAN(Deep Convolutional GAN)을 설치하여 이미지 생성
GAN(Generative Adversarial Networks) 학습 시 14가지 팁
[초속 무료 GPU 사용] 심층 학습 실천 Tips on Colaboratory

결과 64×64

짜서 공부를 잘 한 것 같아요!
비슷한 이미지를 사용했기 때문에 패턴 붕괴가 예상됩니다.
7000epoch 정도부터 천천히 사람의 모양을 형성하고 멀리서 19000epoch 아래의 이미지를 보면 평균 10.8pt 정도의 베테랑 선수가 보입니다!(오른쪽 어깨가 감겨 있을 거야. 웃음)

결과 128×128

64×64 의 기세 를 그대로 유지하여 특별히 초변수 를 다루지 않고 학습시키다

이거, 너무 무서워, 웃어.
왜 왼쪽 어깨가 얼굴의 시작 위치인지,,, 웃음

이러다 공포 이미지 생성기가 되기 때문에 초파라미터를 조정해서 시도해 보세요.
주로 바뀌는 건 Discriminator의 kernel_size,strides,Dropout.
몇 가지 패턴을 시도하는 과정에서


오!!상당히 예쁜 스타 초상화가 됐죠!?
자신에게는 상당히 만족스러운 완성이다.

총결산

128×128 처음에 공부가 순조롭지 못한 이유는 분석되지 않았지만 다음 상황이 발생했기 때문이라고 생각합니다.

Generator는 소음에서, 즉 아무것도 모르는 상황에서 시도와 실수를 통해 학습을 한다.
따라서 해상도가 높아지면 아무런 힌트도 없는 상태에서 어려운 문제를 배워 학습이 잘 진행되지 않는다.
같은 일은 이 논문 에서도 지적되고 이 문제에 대한 대책의 한 예도 기재되어 있으니 흥미가 있으면 읽어 보세요.

느끼다

DCGAN은 실패한 이미지를 포함하여 흥미롭습니다.웃다