怒涛の勢いで機械学習ツールが発表されてきている。知識が化石化しないようにするには、手を動かしてやってみるのが一番なので、いくつか有名ツールの実行環境を構築してテストしてみた。
画風を変換するアルゴリズム | Preferred Research
これを入れて動かしてみる。
sudo apt update
sudo apt install python-pip
sudo pip install chainer #Chainerは国産機械学習フレームワーク。
sudo apt install python-pip git
git clone https://github.com/mattya/chainer-gogh.git
cd chainer-gogh
gist.github.com のcaffemodel_url:のリンク先からnin_imagenet.caffemodelファイルをダウンロードし、chainer-goghディレクトリ内に置いておく。これが学習済みデータになる。
実行は
python chainer-gogh.py -i -s -o -g 0
-g -0 GPU ID (negative value indicates CPU) ；負の値だとCPUで計算
-i インプット画像（ベース画像）
-s 取り込む画風の画像
-w 画像サイズ。
sudo apt update
git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
cd torch/
./install-deps
./install.sh
source ~/.bashrc
cd ./
git clone https://github.com/satoshiiizuka/siggraph2016_colorization.git
cd siggraph2016_colorization/
./download_model.sh
