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学習データ無しでの画像復元 (DmitryUlyanov / deep-image-prior)

GitHub で公開されている DmitryUlyanov / deep-image-prior は,画像復元(image restoration)の研究成果.超解像(super-resolution), ノイズ除去(denoisng), インペインティング(inpainting)など,画像復元全般についての機能を持つ Python のソースコードが公開され,簡単に追試ができる.学習にも役立つ.

ソフトウエアの利用条件は,利用者自身で確認すること.

このページは, Windows での pytorch 0.41 のインストール手順を示すことと, image restoration におけるAIの応用例の紹介のため,掲載している.


前準備

Python のインストール

git のインストール

CUDA 9.2 インストール

pytorch 0.4.1, torchvision 0.5.0,その他 Python パッケージのインストール

  1. CUDA 9.2 用の PyTorch ファイルを公開している次の Web ページを開く.

    https://download.pytorch.org/whl/cu92/torch_stable.html

  2. このページで,Windows 用の torch 0.4.1 を選ぶ.

    使用している Python のバージョンに合うものを選ぶこと. Python 3.7 を使っている場合には「cp37」の付いたファイルを選ぶ.

    [image]
  3. .whl 形式ファイルがダウンロードされる
  4. pip を用いてインストール
    ※ 「py」は,Windows のPythonランチャーAnaconda 3 内の Python などを間違って使ってしまわないように,Pythonランチャーを使って Python を起動している.

    ※ 「py -m 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.

    py -m pip install torch-0.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
    

    [image]
  5. pillow 6.2.2 のインストール

    py -m pip install pillow==6.2.2
    

    [image]
  6. torchvision 0.2.2 のインストール

    py -m pip install torchvision==0.2.2
    

    [image]
  7. その他,Python パッケージのインストール

    py -m pip install numpy scipy matplotlib scikit-image jupyter
    

    [image]

DmitryUlyanov / deep-image-prior をダウンロードし,動かしてみる

ダウンロード

ここでは,Windows で c:\pytools にダウンロードする手順を示す.

  1. ディレクトリの準備
    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    

    [image]
  2. git を用いてダウンロード

    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior
    

    [image]

動かしてみる

いままでの手順で,いくつかの Python プログラムは,簡単に試せるようになる.

「jupyter notebook <ノートブックファイル名>」で動かす


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問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ) [image]