GoogleのサービスのひとつであるColaboratoryを使ってCycleGANを導入してみた
まずGANとは
日本語で敵対的ネットワークと呼ばれ
本物の画像と偽者の画像を識別する識別器と
適当なノイズから本物の画像のような偽者を作成する生成器がある
この識別器と生成器が互いに切磋琢磨することで
本物と偽者が区別つかないような画像を自動生成するというものある
では、CycleGANは？？
生成器で使用していた適当なノイズにAの画像を用いて
Bの画像に変えるというもの
たとえば、
馬の画像をシマウマに変える、シマウマから馬にかえる
なんてことをする
この馬からシマウマにして、シマウマから馬にするっていう動きが
円みたいだからCycleGANと呼ばれている（たぶん）
実際に使ってみて
学習に時間がかかるという印象
設定がうまくいっていないのか、想像していたよりも綺麗にできなかった
でも、いちよう動いたしなんか変換はうまくいっているみたい
今度はデータセットを自作してみたい
参考文献
CycleGAN | TensorFlow Core | TensorFlow
https://www.tensorflow.org/beta/tutorials/generative/cyclegan
