Tutoriel ESRGAN : Améliorez efficacement la résolution des images par l'IA

Qu'est-ce qu'ESRGAN ?

Les Réseaux Antagonistes Génératifs de Super-Résolution Améliorés (ESRGAN) sont un modèle d'IA sophistiqué qui améliore la résolution des images en utilisant des Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN). L'architecture se compose de deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, qui s'engagent dans un jeu compétitif. Le rôle du générateur est de créer des images de haute qualité, tandis que le discriminateur évalue si les images sont réelles ou générées.

Comment fonctionne ESRGAN ?

Dans un premier temps, le générateur crée une image, et le discriminateur vérifie son authenticité. Au cours de ce processus, les deux réseaux apprennent : le générateur améliore ses compétences en création d'images, tandis que le discriminateur perfectionne ses capacités de vérification. ESRGAN utilise spécifiquement un modèle pré-entraîné avec des poids VGG19, garantissant qu'il dispose d'une base solide pour les tâches de super-résolution.

Comment préparer ESRGAN pour votre projet

Si vous êtes prêt à tirer parti de la puissance d'ESRGAN, suivez ces étapes pour préparer votre modèle :

1. Téléchargez votre ensemble de données

Pour commencer, téléchargez votre ensemble de données sur Google Drive. Pour ce tutoriel, nous allons utiliser un ensemble de données de Kaggle appelé CalebA, contenant plus de 200 000 images de célébrités. Cependant, il est conseillé de travailler avec un sous-ensemble plus petit d'environ 10 000 images pour un meilleur rendement.

2. Configurez Google Colab

ESRGAN nécessite un GPU avec une mémoire substantielle, ce qui fait de Google Colab un excellent choix. Changez le type d'exécution en sélectionnant Runtime puis choisissant GPU comme votre accéléromètre matériel.

3. Clonez le dépôt ESRGAN

Vous devrez cloner le dépôt ESRGAN existant et installer toutes les exigences nécessaires pour faire fonctionner le modèle efficacement.

Chargement des données

Pour connecter Google Drive à Google Colab, utilisez la commande :

!pip install patool

Cela vous permettra d'extraire efficacement des fichiers de vos ensembles de données compressés. Assurez-vous que vos données sont chargées dans le répertoire : /content/PyTorch-GAN/data.

Création d'un ensemble de données de test

Pour valider votre modèle, il est crucial d'avoir un ensemble de données de test qui n'a pas été utilisé lors de l'entraînement. Déplacez quelques images de votre dossier d'ensemble de données vers le dossier data/test. Pour ce faire :

1. Créez un nouveau dossier de test.
2. Transférez quelques images dans le dossier de test pour une évaluation ultérieure.

Pour gérer efficacement de grands ensembles de données, utilisez des méthodes de lots.

Entraînement du modèle ESRGAN

Maintenant, vous êtes prêt à entraîner le modèle ESRGAN ! Utilisez la structure de commande suivante :

!python train.py --dataset_name nom de votre dossier --n_epochs nombre d'époques --hr_height hauteur de sortie --hr_width largeur de sortie --channels canaux d'entrée --checkpoint_interval paramètres de point de contrôle

Voici quelques arguments standards que vous pourriez considérer :

• --dataset_name : Nom de votre dossier dans /content/PyTorch-GAN/data.
• --n_epochs : Nombre d'époques (par défaut 200).
• --hr_height : Hauteur des images de sortie (par défaut 256).
• --hr_width : Largeur des images de sortie (par défaut 256).
• --channels : Nombre de canaux dans l'entrée (par défaut 3).
• --checkpoint_interval : Réglez à 250 pour de plus petits ensembles de données (par défaut 5000).

Après l'entraînement, vos images générées seront enregistrées dans le dossier : /content/PyTorch-GAN/implementations/esrgan/images/training.

Test de votre modèle ESRGAN

Pour évaluer la performance de votre modèle entraîné, utilisez une image de votre ensemble de données de test. La commande pour exécuter votre modèle est la suivante :

!python test.py --image_path nom de votre image --checkpoint_model chemin vers votre générateur entraîné

Remplacez les espaces réservés par les noms appropriés de vos dossiers. L'image générée sera stockée dans /content/PyTorch-GAN/implementations/esrgan/images/outputs/.

Conclusion

Les Réseaux Antagonistes Génératifs permettent aux réseaux neuronaux d'améliorer itérativement la performance de chacun. ESRGAN, comme souligné dans ce tutoriel, se spécialise dans les tâches de super-résolution. Bien que les résultats après un nombre limité d'époques puissent ne pas être idéaux, l'augmentation des époques d'entraînement peut conduire à une qualité et une clarté d'image exceptionnelles.

Pour plus d'inspiration, explorez diverses applications d'IA développées lors de hackathons ou approfondissez le monde de l'art amélioré par l'IA.

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Merci ! - Adrian Banachowicz, stagiaire en science des données chez New Native.