YOLOXをWindows10で使いたい

YOLOXという物体検出モデルがある。
これをWindows10の環境に導入して学習を行いたい。

公式のGitHubリポジトリはおそらくUnix系を前提としているのか「ReadMe」に素直に従うとエラーが起こる。

ここで、Windows10によるYOLOXの環境構築からCOCOデータセットを利用した学習までの実現方法を記載する。

Deep Yu-Gi-Oh!

「Deep Yu-Gi-Oh!」はおよそ1万枚存在する遊戯王カードを学習して作られた、存在しない遊戯王カードを無から生成して表示するサービス。
かねてより開発していた「Deep Yu-Gi-Oh！」がついに完成した。

Deep Yu-Gi-Oh!

「Deep Yu-Gi-Oh!」は遊戯王カードを学習して作られたAIによって生成された遊戯王カードを表示するサービス。

遊戯王カードのイラストをディープラーニングにより学習

以前「Progressive GAN」を利用して遊戯王カードのイラストを自動生成する実験を行った。

PGGANによる存在しない遊戯王カードの自動生成

遊戯王カードのイラストをディープラーニングにより学習GANという技術があって学習した画像に似た画像が生成できる。人の顔、背景、動物、イラストなどいろいろな分野で…

それよりも優秀らしい「LightWeight GAN」というものを知ったので今回は「LightWeight GAN」による遊戯王カードの自動生成を試す。

定量評価はできないため主観だが「LightWeight GAN」の方がきれいな画像の生まれる割合が多いように感じた。
加えて、GitHubリポジトリのテストコードが便利で簡単なので「LightWeight GAN」を薦める。

以降、Windows10による環境構築と実験結果を記す。

遊戯王カードのテキストをディープラーニングにより学習

以前遊戯王カードのイラストを学習して新たな遊戯王カードのイラストを生成するという実験を行った。

PGGANによる存在しない遊戯王カードの自動生成

遊戯王カードのイラストをディープラーニングにより学習GANという技術があって学習した画像に似た画像が生成できる。人の顔、背景、動物、イラストなどいろいろな分野で…

今回は遊戯王カードのテキストを学習して新たなテキストを生成する。

「ひぐらしのなく頃に」の重大な「ネタバレ」を含むため注意！

遊戯王カードのイラストをディープラーニングにより学習

GANという技術があって学習した画像に似た画像が生成できる。
人の顔、背景、動物、イラストなどいろいろな分野で成果が出ている。

そのGANを使って遊戯王カードのイラストの自動生成を行う。

以下の理由から都合がいい。

• カードの種類が1万枚以上と豊富
• 画像が入手できる
• 画像が正方形

GANの中にも種類があり、今回はProgressive Growing GAN(以降PGGAN)という手法を使う。

最終的にこんな感じになる。