CycleGAN二次解读_benben044的博客-
一、直接使用高仿车牌生成车牌
高仿车牌生成的代码见:python+opencv生成较真实的车牌号码图片_benben044的博客
从网上下载了一批真实的质量较高的车牌,每张车牌都有车牌号码的文字信息,如下图所示:
首先,根据上图中的车牌号码生成高仿的车牌,作为训练集的A目录。
然后,将真实车牌作为训练集的B目录。
我们将上述训练集通过cycleGAN进行训练,200次迭代后,效果依然不佳。
效果大致如下:
然后将迭代次数提高到400次,以及增加ResnetBlock的个数,效果依然不佳。
所以提出了疑问:
1、cycleGAN的示例中的图片(比如苹果<->橘子)是不涉及文字的,那么这种涉及文字的是否可行?
2、自己训练集的图片是矩形的,而代码中会resize为正方形,这块是否有影响。
带着这两个疑问,我们重新设计了训练集进行测试。
二、最简单的带文字的GAN试验
cycleGAN源码中图片最后会被resize到256*256,所以这次我们直接生成256*256的图片。
源图片和目标图片样式分别见下面两张图:
生成代码:
经过200次迭代训练之后,对应的loss信息如下:
将模型进行测试效果如下(本车牌未在训练集中):
B生成A的图片:
A生成B的图片:
可以看到,GAN生成的图片除了少部分瑕疵,基本上是符合预期的,同时文字是清晰可见的,没有出现第一部分试验所看到的文字错乱的情况。
针对上述好的迹象,我们再进一步一点点,看下B图中文字倾斜的话,文字是否可以正确生成。
三、倾斜的带文字的GAN试验
训练集A图示例:
训练集B图示例:
生成训练集代码(在第二步的基础上稍作修改):
对model稍作修改如下:
算法迭代了30+次后数据和效果如下:
算法迭代了130+次后数据和效果如下:
本次试验失败!!
四、只有文字倾斜的GAN
进一步查看GAN是否能够生成倾斜的字体,背景设置为黑色。
训练了200次迭代之后,其损失如下:
最后,通过模型test效果如下:
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