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ZZUTK/Face-Aging-CAAE を使い Face Aging を行ってみる(書きかけ)

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ZZUTK/Face-Aging-CAAE は,GitHub で公開されているソフトウエアで, Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder (CAAE) を 実装したもの.

先人に感謝

参考文献: http://web.eecs.utk.edu/~zzhang61/docs/papers/2017_CVPR_Age.pdf

GitHub の ZZUTK/Face-Aging-CAAE の Webページ: https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE

キーワード:CAAE, Face Aging, Python


前準備

Python, virtualenv のインストール

git のインストール

(Windows を使う場合のみ)MSVC ビルドツール (Build Tools) のインストール

Windows で MSVC ビルドツール (Build Tools) for Visual Studio 2017 のインストール(Chocolatey を利用)」で説明している

以下,Windows に Python, git, MSVC ビルドツール (Build Tools) をインストール済みであるものとして説明を続ける.

(GPU を使うときに限り) NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール

GPU 版の TensorFlow を使うには, CUDA Compute Capability 3.5 以上に適合するグラフィックスカード、NVIDIA グラフィックスカードのドライバのインストールが必要である.

Windows でのインストール手順は,「別のページ」で説明している

(GPU を使うときに限り) NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のインストール

GPU 版の TensorFlow を使うときについては,次のページに記載がある.

https://www.tensorflow.org/install/gpu#pip_package

隔離された Python 環境の新規作成と,TensorFlow 1(旧バージョン)のインストール

  1. 今から作成するPython 環境の名前と、Pythonのバージョンを決めておく

  2. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

  3. virtualenv隔離された Python 環境新規作成し,有効化

    下の例では,Python 環境名をtf1に設定している

    mkvirtualenv tf1
    lsvirtualenv 
    

  4. TenforFlow 1 のインストール

    このとき,virtualenv のPython 仮想環境を有効化する(「tf1」のところは、Python仮想環境の名前)

    ※ 「pip install」は,Python パッケージをインストールするためのコマンド

    ※ Windows で,「python」の代わりに,「py」(Windows のPythonランチャー)を使うと,Anaconda 3 内の Python が実行されることはない(Anaconda を使いたくないときは「py」)

    workon tf1
    py -m pip install --upgrade pip
    pip install -U tensorflow==1.15
    

    GPU版の TensorFlow を使いたいとき

    GPU 版 TensorFlow を使うために,https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archiveから CUDA 10.0 を入手し,インストールしておくこと

    そして,https://developer.nvidia.com/cudnn から cuDNN を入手し,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 などに展開(解凍)し,パスを通しておくこと

その他 Python パッケージのインストール

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

  2. virtualenv のPython 仮想環境を有効化する(「tf1」のところは、Python仮想環境の名前に変えること)

    workon tf1
    

  3. Python パッケージのインストール操作

    pip install -U numpy scipy requests tqdm
    

  4. Pillow (PIL fork by Alex Clark and Contributors) のインストール

    MSVC ビルドツール (Build Tools) がインストール済みであるとして手順を示す

    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/python-pillow/Pillow
    cd Pillow
    python setup.py build_ext --disable-zlib --disable-jpeg install
    

Face-Aging-CAAE プログラムのダウンロードと展開(解凍)

GitHub の ZZUTK/Face-Aging-CAAE の配布サイト(https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE)で公開されている プログラムを,ダウンロードし展開(解凍)する.

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

  2. virtualenv のPython 仮想環境を有効化する(「tf1」のところは、Python仮想環境の名前に変えること)

    workon tf1
    

  3. Face-Aging-CAAE のインストール

    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    rmdir /s /q Face-Aging-CAAE
    

    git clone https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE
    cd Face-Aging-CAAE
    


ソースコードの書き換え

Python 3 で動くように書きかえ

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

  2. virtualenv のPython 仮想環境を有効化する(「tf1」のところは、Python仮想環境の名前に変えること)

    workon tf1
    

  3. 2to3 を使う

    cd c:\pytools
    cd Face-Aging-CAAE
    py %LOCALAPPDATA%\Programs\Python\Python37\Tools\scripts\2to3.py -w . 
    

Windows で動くように書きかえ

  1. Windows で動かしたい ので, エディタを使い,FaceAging.py を書き替えて保存

    282 行目.「/」を「\\」に書き換え.

    書き換え前

    書き換え後

    301 行目.同じように,「/」を「\\」に書き換え.

    書き換え前

    書き換え後

    356 行目.同じように,「/」を「\\」に書き換え.

    書き換え前

    書き換え後

    378 行目.同じように,「/」を「\\」に書き換え.

    書き換え前

    書き換え後


UTKFace (Large Scale Face Dataset) のダウンロードと展開(解凍)

UTKFace (Large Scale Face Dataset) は,顔画像のデータセット

ここでは、Aligned & Cropped Faces」データファイルを選ぶ GitHub の ZZUTK/Face-Aging-CAAE の配布サイト(https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE)にそのことが説明されている.

  1. Web ブラウザで次の URL を開く

    https://susanqq.github.io/UTKFace/

  2. Aligned & Cropped Faces」データファイルを選んでみる

  3. UTKFace.tar.gz」を選ぶ

    別の方は使わない.

  4. メニューで「Download」を選ぶ

  5. ダウンロードしたいので,「DOWNLOAD ANYWAY」をクリック

  6. ダウンロードが始まるので確認する.

  7. ダウンロードしたファイルを展開(解凍)する.

    ※ Windows での展開(解凍)のためのソフトには,「7-Zip」などがある.

    tar.gz 形式ファイルを 7-Zip で展開(解凍)すると tar 形式ファイルができ, tar 形式ファイルを 7-Zip で展開(解凍)すると,画像ファイルの入ったディレクトリが得られる.

  8. 展開(解凍)してできたディレクトリ UTKFace を確認する.

  9. ディレクトリ UTKFace の下に多数の顔画像ファイルがあることを確認する.

  10. C:\face-image のような作業用のディレクトリ(フォルダ)を作る

  11. ディレクトリ UTKFace を, C:\face-image のような作業用のディレクトリ(フォルダ)のに移動

  12. ディレクトリ UTKFace の下に多数の顔画像ファイルがあることを確認する.


学習

  1. C:\pytools\Face-Aging-CAAE の下の dataを開いて、「save_data_folder_here.txt」というファイルがあることを確認する

  2. 先ほどダウンロードした C:\face-image\UTKFace をまるごと、このdataの直下にコピー

    コピーが終わると,次のようになるので確認(ここで間違うと次に進めない)

  3. コマンドプロンプトを開く

  4. Python 環境(名前は tf)を有効にする

    端末で,次のコマンドを実行.

    activate tf
    

  5. 新しくコマンドプロンプトを開き,先ほど展開したディレクトリに移動.

    C:\pytools\Face-Aging-CAAE に展開(解凍)した場合には次のように操作する

    cd C:\pytools\Face-Aging-CAAE
    

  6. main.py の実行
    python main.py
    

    下の図のように「Epoch ...」と表示されれれば,学習は始まっている.

    ※ これは,顔画像を使っての学習を行っている.TensorFlow を利用している. 数分ほど待って,「エラーメッセージが出て止まっている」ことがないことを確認.

    次のように「Missing parentheses in call to 'print'」についてのエラーが出ている場合には, このウェブページの前の方で書いた「2to3 -w ...」についての作業を忘れている可能性がある.

    次のようなエラーが出る場合には、 C:\pytools\Face-Aging-CAAE の下の dataの下に、正しく顔データが置かれていない可能性がある

  7. 終了の確認

  8. save/summary の下に,中間結果が保存されている.次のコマンドにより確認できる.
    cd save/summary
    tensorborard --logdir .
    

  9. テスト

    imagedir」のような名前でディレクトリを作り(名前は何でも良いがわかりやすい名前が良い)、 そこに .jpg ファイルを 10 個以上おき、次のコマンドを実行する.

    python main.py --is_train False --testdir imagedir
    

    (書きかけ)