【顔属性】SSR-Net再現手順

参照：

https://github.com/shamangary/SSR-Net

0.環境

ubuntu16.04
cuda9.0

keras==2.2.4
pandas
scipy
tensorflow-gpu==1.12.0
scikit-learn
matplotlib
moviepy
opencv-python==4.1.0.25
pydot-ng 
graphviz
pydot==1.2.3
tables

apt-get install graphviz

 

1.データの準備

モーフ2データのダウンロードには料金が必要であるため、対応するimdb + wikiデータを直接ダウンロードしてください。

https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/imdb_crop.tar、

https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar。

それらを解凍し、データディレクトリに配置します。

cd ./data
python TYY_IMDBWIKI_create_db.py --db imdb --output imdb_db.npz
python TYY_IMDBWIKI_create_db.py --db wiki --output wiki_db.npz
cd ..

これは、run_all.sh内の作成者のファイル名と一致しないため、作成者とは少し異なります。そのため、ここで直接変更します。 

2.変更

1）training_and_testing / run_all.sh

コメント行7。指定したGPUはここで変更できます。

2）training_and_testing /densitynet.py

# from keras.applications.imagenet_utils import _obtain_input_shape
from keras_applications.imagenet_utils import _obtain_input_shape

3）training_and_testing / subpixel.py

# from keras.utils.conv_utils import normalize_data_format
from keras.backend import normalize_data_format

3.トレーニング

cd training_and_testing
sh run_all.sh

4.テスト

cd demo
python tyy_demo_ssrnet_lbp_webcam.py

5.バッチで最小のMAEを確認します

Trading_and_testingディレクトリの3つのファイルをimdb_modelsディレクトリにコピーします。

次に、以下を実行します。

bash ssrnet_plot.sh

 モデル検証MAEの束を出力します。

参照

1.https：//github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan/issues/35

2.ImportError：kerasから名前 '_obtain_input_shape'をインポートできません