Сюжетные фото: D1 81 d1 8e d0 b6 d0 b5 d1 82 d0 bd d1 8b d0 b5 d1 84 d0 be d1 82 d0 be d0 bb d1 8e d0 b4 d0 b5 d0 b9 картинки, стоковые фото D1 81 d1 8e d0 b6 d0 b5 d1 82 d0 bd d1 8b d0 b5 d1 84 d0 be d1 82 d0 be d0 bb d1 8e d0 b4 d0 b5 d0 b9

5 причин поучаствовать в сюжетной фотосессии

Сюжетная фотография – это постановочные стоп-кадры, отображающие какую-либо идею или маленькую историю. Основные задачи съемки: передача действия в пределах заданного пространства и времени (то есть зритель должен понимать, где происходит событие, в чем концепт изображения, какую мысль оно передает). Заказать фотосессию лучше у профессионалов c опытом, которые помогут и с выбором удачного образа, макияжем, а также продумают концепцию съемки.

Когда заказывают сюжетную фотосессию?

Сегодня наиболее популярны такие направления:

• в ожидании малыша;
• love story;
• костюмированная съемка;
• первые годы жизни ребенка.

Нередко случается, что фотограф и заказчик предварительно условились снимать в одном жанре, а в процессе взаимодействия придумали совершенно новую идею. Сюжетная фотография не знает границ: истории можно вымышлять, романтизировать, доводить до абсурда или превращать в замысловатый философский трактат.

Причина №1: Зафиксировать в памяти важные события

Спросите у пожилого человека, какие моменты жизни ему запомнились больше всего. В ответ услышите пару-тройку историй без деталей, четких временных и пространственных рамок. Причина очевидна: с годами из визуальной памяти уходят даже те дни, которые принесли нам больше всего счастья. Человек не помнит ни цвет своих волос, ни во что он был одет, ни какие предметы его окружали. Участвуя хотя бы раз в год в сюжетной фотосъемке, вы фиксируете лучшие моменты жизни навсегда. Нет ничего душещипательнее просмотра хронологии своих молодых лет.

Причина №2: Воплотить мечту

Сюжетная фотосъемка – это отдельный мир, где реально всё. Вы можете дать волю фантазии и погрузиться в детские мечты. Хотели стать ковбоем или космонавтом? Русалочкой, принцессой в заколдованном замке или супермоделью? Всё, что нужно для воплощения мечты – качественный визаж, тематический костюм, подходящий антураж и талантливый фотограф.

Конечно, в образе вы должны чувствовать себя комфортно. Поэтому за несколько дней до съемки желательно вжиться в образ, продумать каждую его деталь.

Причина №3: Почувствовать себя красивой

Согласитесь, не каждый день женщина балует себя нарядными платьями и профессиональным макияжем. Сюжетная фотосъемка напоминает о том, что красота многогранна и вездесуща. Поэкспериментируйте с новыми фасонами одежды, прической, позами, украшениями – и увидите, как много скрывает женская душа, когда открывается миру настежь.

Причина №4: Терапевтический эффект

Порой нам хочется рассказать миру о своих чувствах, но не знаем, как это сделать. Продумайте сюжет постановки, в котором сможете максимально раскрыться во взгляде и позах. Как правило, после подобных фотосессий пары начинают испытывать более глубокие чувства друг к другу, а человек сам по себе ощущает душевное освобождение.

Причина №5: Оригинальный подарок близким

Если вы редко видитесь с родителями или любимым человеком, участие в сюжетной фотосъемке подсластит горечь разлуки.

Придумайте образ и сюжет, которым сможете выразить все свои чувства. Перескажите свою историю в фотографиях, после чего создайте мини-альбом и подарите близкому человеку. С таким подарком вы никогда не прогадаете!

Что нужно для сюжетной фотосъемки?

Ошибочно полагать, что для удачных фото нужны особая харизма и умение позировать. Если вы боитесь объектива, не умеете позировать, не нравитесь себе на фото, знайте: вам просто попадались плохие фотографы! Чтобы стать героем фотоистории, достаточно идеи и желания, всё остальное за вас сделает специалист: поставит в нужную позу, укажет направление взгляда, зарядит нужным настроением.

 

Сюжетная линия — Фостоъемка в детских садах, школах, детских лагерях, изготовление выпускных альбомов.

«Сюжетная линия» — всероссийская детская фотостудия

Может ли фотостудия быть большой? Конечно. Она может иметь несколько помещений для студийной фотосъёмки, несколько фотографов и дизайнеров.

Она даже может работать в нескольких городах (как правило, расположенных недалеко друг от друга). Вот что такое большая фотостудия.

Так думают большинство из тех, кто работал с фотостудиями. И так было до недавнего времени.

Что же изменилось? На сегодняшний день в России есть фотостудия, которая разрывает этот шаблон. Это – мы! Детская фотостудия «Сюжетная линия» работает в 50 городах России, причём количество городов присутствия фотостудии увеличивается с каждым сезоном.

Постоянный рост

Растёт всё: количество сотрудников нашей компании, количество детей, которых мы фотографируем, количество счастливых родителей, которые получают красивые фотографии своих детей – и растёт количество восторженных отзывов. Всё это происходит каждый месяц, каждую неделю, каждый день.

Необычно? Конечно. Непривычно? Ещё бы! Согласно опросам, которые регулярно проводит наша компания, многие родители и руководители детских садов, школ и летних лагерей пока ещё не могут осознать, что фотостудия «Сюжетная линия» открыла и внедрила на рынке фотосъёмки детей абсолютно новый формат работы.

Этот формат обеспечивает такое качество, такой сервис и такую ответственность в сфере детской фотосъёмки, которые в принципе не доступны другим участникам рынка (не говоря уже о полулегальных частниках).

Постоянное совершенствование

На самом же деле всё это случилось не сегодня, и даже не вчера. К своему успеху фотостудия «Сюжетная линия» шла постепенно, и отнюдь не простым путём. За 13 лет компания прошла нелёгкий путь проб и ошибок, открытий и разочарований. Путь, где прорывы и драйв сменялись глубокими падениями.

Но тем ценнее опыт компании, который лежит в основе её сегодняшнего успеха. В этом могли убедиться многие участники рынка фотоуслуг, которые пробовали пойти тем же путём. Однако никто не смог повторить успех «Сюжетной линии». Оказалось, что копировать недостаточно. Главным интеллектуальным капиталом компании являются те методические, организационные и даже программные разработки, которые скрупулёзно накапливались её руководителями. Каждая мелочь, каждый нюанс в рабочих процессах пристально изучался и оптимизировался, чтобы затем превратиться в очередную ступеньку лестницы роста.

Постоянное развитие

И сегодня фотостудия «Сюжетная линия» не стоит на месте. Её стремительный рост вызывает необходимость новых организационно-методических разработок, которые становятся очередными блоками в фундаменте компании.

Ведь, по-настоящему, всё только начинается! Впереди значительно больше и интереснее! Мы выбрали для себя в качестве ориентиров дальнейшего развития крупнейшие зарубежные компании, специализирующиеся на фотосъёмках детей в школах и детских садах. Потому что следующим этапом для фотостудии «Сюжетная линия» станет выход на международный рынок. Причём начинать свою работу за рубежом компания будет с организации фотосъёмки детей в самой населённой стране мира – в Китае. И ничего, что некоторые российские компании уже пробовали пойти этой дорогой. В фотостудии «Сюжетная линия» убеждены, что накопленный интеллектуальный капитал так же приведёт её к успеху за рубежом, как это уже произошло в России.

Сюжетные режимы съемки — Блог Про Фото

Сегодня мы поговорим о сюжетный режимах съемки, таких как макро, портрет, режим спорт, ночная съемкам, пейзаж и др.

МАКРО — режим съемки с малого расстояния. В режиме «макро» объектив обычно автоматически устанавливает линзы в положение максимального увеличения. Резкость регулируют изменением дистанции до объекта съемки.

ПОРТРЕТ — оптимизация воспроизведения теплых, мягких тонов кожи человека при некоторой размытости фона. Большинство портретов смотрятся лучше всего при использовании больших фокусных расстояний и малой глубины резкости.

СПОРТ — оптимизируются настройки фотокамеры для съемки быстро движущихся объектов. Выдержка минимальна, диафрагма открыта, часто используется следящий автофокус.

ПЕЙЗАЖ — настройки фотокамеры оптимизируются для получения четких, насыщенных снимков пейзажей, с большой глубиной резкости. При съемке на улице в условиях яркого освещения также желательно использовать данный режим.

НОЧНАЯ СЪЕМКА -параметры камеры оптимизированы для условии низкой освещенности. Системы экспозамера и автофокуса могут выдавать ошибочные данные и требуют контроля. Вспышка работает в автоматическом режиме.

При отключенной вспышке выставляется чувствительность, максимально возможная в автоматическом режиме. Выдержка продолжительная.

НОЧНОЙ ПОРТРЕТ — оптимизация настроек фотокамеры для съемки портретов людей ночью с большой глубиной резкости для хорошей проработки деталей фона. Так как в этом режиме вспышка не работает, время экспозиции может быть продолжительным. Рекомендуется использовать штатив. Если вспышка установлена в заполняющий режим, экспозиции вспышки и фона будут автоматически сбалансированы. Попросите людей в кадре не двигаться после срабатывания вспышки, поскольку затвор остается открытым для экспонирования фона.

Сюжетные картинки для составления рассказа

Главная цель, которую преследуют сюжетные картинки для составления короткого рассказа, – стремление к развитию речи и мышления детей. Глядя на картинку, ребята стараются описать изображенное на ней, стремясь к составлению единого, логически связного рассказа. К сожалению, речь сегодняшних молодых людей далека от совершенства. Дети, подростки мало читают, общаются. Поэтому развитию правильной литературной речи должны уделять внимание семья, учителя, все взрослые, окружающие ребенка. Для этого существует огромное количество способов.

Как их можно использовать?

Один из них, уже упомянутый, – картинки для составления короткого рассказа. На нашем сайте вы найдете сюжетные картинки для ребят. Чрезвычайно важно, что изображения подчинены единой тематике, а значит ребенок, рассматривая их, сможет составить связное сообщение или играть в ролевые игры для дошкольников. Не зря при обучении иностранному языку изучающих просят описать картинку, придумать диалог согласно представленной ситуации, составить ролевые игры. Эта методика применима и при обучении родному языку в рамках детского сада или эстетического центра. Вы можете скачать иллюстрации для составления короткого рассказа и распечатать их для работы.

Методика по развитию речи на основе картинок для составления короткого рассказа несложная. Родителям советуем поиграть с малышом в ролевые игры, разложить перед ним иллюстрации, придумать совместно какую-нибудь историю, рассказ, в котором будут задействованы семья или друзья малыша. Следите за тем, чтобы при описании ребенок не перескакивал с одного действия, предмета на другой, а излагал мысли последовательно, логично. Проведя такой урок один раз, вернитесь к проработанной картинке через некоторое время: спросите у малыша, помнит ли он составленный им рассказ, какие детали он не учел, что мог бы добавить. Серии сюжетных картинок для составления короткого рассказа хороши для уроков по развитию речи в начальных классах, на уроках родного или иностранного языка. Описание иллюстрации, ролевые игры, рассказ на ее основе могут стать хорошей основой для творческой работы. Обычно дети с удовольствием откликаются на подобные задания, поскольку детская фантазия еще не закоренела, ее полет свободен и беспрепятственен.

Методика работы с картинками для детей потребует от родителей внимания и регулярности занятий. Именно семья должна быть заинтересована в развитии малыша. Они должны помочь ему составить рассказ, ролевые игры для дошкольников, а затем вместе их обсудить.

Серии картинок для детского сада или домашнего использования для детей ориентированы на разную тематику. Например, можно составить рассказ на тему «Семья», «Времена года», «Лес», «Дом» и т.д. Методика по развитию речи для детей предполагает всесторонний охват тем, по которым может быть составлен рассказ. Также методика предполагает использование игры для детского сада, в которых будут присутствовать иллюстрации или рассказ на выбранную тематику. В результате серии таких занятий малыши начинают говорить гораздо более связно, логично, прослеживается единая нить в их речи.

Развивающие материалы по теме

Детский сад

Картинки по разным темам

Составляем истории (для детей от 2-х лет)

Учимся составлять небольшие рассказы по картинкам.

Другой вариант сюжетных картинок для детей от 3 до 7 лет:

Очень хорошие сюжетные картинки в двух частях — подойдут для малышей от 2 лет:

«Взрываются судьбы!» Стали известны сюжетные линии фильма «Надвое»

Валерий Тодоровский сделал то, что не удавалось никому из режиссеров: свел в одном кадре двух звезд отечественного кино – Данилу Козловского и Александра Петрова. В многосерийном фильме «Надвое» они играют лучших друзей, жизнь которых резко меняется после командировки в Санкт-Петербург.

«Мы оба привыкли быть на передовой – главные роли, большие премьеры, со шпагой, на танке… А здесь – абсолютно другая история. Два простых парня, которые дружат и у которых возникают отношения с девушками из Питера. Все! Но когда я читал сценарий, оторваться от него было невозможно. Взрываются судьбы!» – говорит Александр Петров.

«Надвое» – это история о конфликте разума и сердца, безудержной страсти и искренней любви. Неожиданное знакомство двух друзей с героинями Ирины Старшенбаум и Елизаветы Базыкиной перерастает в бурный роман и делит жизнь молодых людей на «до» и «после».

«Это настолько вечная тема, так интересно ее исследовать! Почему мы там, что мы хотим? Фильм «Надвое» – про треугольники запутавшихся людей, не понимающих, куда им идти», – рассказывает Ирина Старшенбаум.

Любопытство женщин, мечтавших «залезть в голову» своей второй половине, будет удовлетворено. Любовные переживания здесь показаны с мужской точки зрения, что не часто встретишь в отечественном кино.

Закадычные друзья откровенно делятся своими переживаниями и пытаются вместе решить наболевшие вопросы. И уже ради такого честного мужского взгляда на отношения стоит смотреть это кино.

«Многие вещи очень откровенно говорят о том, как мужчины думают, как мужчины чувствуют, как они видят этот мир, женщин, свои отношения. Два друга между собой всегда делятся и рассказывают достаточно интимные вещи. И мужчинам будет любопытно в них себя узнавать, а женщинам узнавать что-то про мужчин», – говорит режиссер Валерий Тодоровский.

Две истории любви разворачиваются на фоне традиционной конкуренции двух столиц — деловой Москвы и романтичного Санкт-Петербурга. Величественные мегаполисы прочно переплетутся в судьбах героев.

«Без сравнения поребрика, бордюра, парадной и подъезда мы, конечно же, не обойдемся, но есть и более глубинные вещи. Что такое Москва, Петербург, и в чем их основное отличие? Там по-разному чувствуют люди и по-разному живут. И страсти кипят по-разному», – объясняет Данила Козловский.

Прогулки по набережным, белые ночи, Дворцовая площадь на рассвете… Эти кадры создают настроение и вызывают неудержимое желание отправиться в Северную Пальмиру. И, подобно главным героям, влюбиться без остатка.

Юлия Киселева, «Утро России»

Еще больше интересных новостей – в нашем Instagram и Telegram-канале @smotrim_ru.

ироничные и трогательные фотографии мастера сюжетной композиции

Интерес к человеческой комедии и чудесное сочетание композиции с содержанием помогли Эллиотту Эрвитту стать одним из самых признанных мастеров уличной и документальной фотографии 20-го века. В его работах эмоциональность, спонтанность, глубокий смысл и жизненный задор.

Эллиотт Эрвитт (Elliott Erwitt) появился на свет в 1928 году в семье русских евреев, эмигрировавших в Париж, а в 1939 перебравшихся в США. В 14 лет Эрвитт обзавёлся первым фотоаппаратом, изучал фотоискусство в Лос-Анджелесе, после чего постигал кинематографию в Новой школе общественных исследований в Нью-Йорке. Годы спустя он сказал:

«Фотографировать – это очень просто. Нет никакого великого секрета в фотографии. .. Фотошколы – пустая трата времени. Нужна практика, практическое приложение ваших знаний. Я убеждён: если у вас что-то получается, единственная важная вещь – не прекращать работать. И не важно, получаете ли вы за это деньги».

Эрвитт работал помощником военного фотографа армии США, а также снимал для ряда журналов – Collier’s, Look, Life и Holiday. С 1953 года присоединился к членам агентства «Magnum Photos». Перед его объективом побывали многие голливудские кинозвёзды и известные политики. Однако не меньшего внимания заслуживают уличные фотографии и личные проекты Эрвитта.

«Искусство – это хороший способ смотреть на наготу без смущения», – сказал фотограф и взял эту мысль за идею для целого проекта, отснятого в американских и европейских музейных залах. Ещё одна тема занимает видное место в его творчестве – это собаки. Лучшему другу человека он посвятил отдельные фотокниги с замечательными снимками, благодаря которым прослыл «Картье-Брессоном собачьего мира».

Работам Эллиотта Эрвитта не нужны описания. Беспрецедентное внимание автора к деталям помогает ему создавать запоминающиеся изображения с безупречно выверенной композицией. «Объяснять изображение – всё равно, что объяснять шутку. Как только ты её объяснил, она тут же умирает», – говорит фотограф.

Цены на шаржи и портреты. Заказать шарж или портрет по фото.

Договор-оферта

 

Публичная оферта на заключение договора на оказание художественных услуг.

Внимание! Внимательно прочтите нижеизложенное, прежде чем оформлять заказ.

 

Принимая условия настоящего Договора об оказании художественных работ, вы также соглашаетесь с Правилами возврата денежных средств и отказа от художественной работы.

 

ДОГОВОР-ОФЕРТА

 

Индивидуальный предприниматель Жирков Виталий Игоревич, именуемый в дальнейшем «Продавец», действующий на основании Свидетельства о государственной регистрации физического лица качестве индивидуального предпринимателя, публикует настоящий договор-оферту (далее – «Договор»), являющийся публичной офертой.

 

1. Термины и определения

 

1.1. Шарж – разновидность карикатуры; добродушно-юмористическое изображение, в котором соблюдено условие внешнего сходства и узнаваемости (не портретное). На шаржах могут быть изображены люди, животные и различные сюжеты.

1.2. Портрет – изображение или описание человека или группы людей, в котором воссоздается облик какой-либо человеческой индивидуальности и полное внешнее сходство.

1.3. Цифровой портрет – портрет, выполненный художником на графическом планшете специальной ручкой и распечатанный в дальнейшем на бумаге, холсте или ином материале.

1.4. Портрет по фото на холсте – портрет, полученный путем фотомонтажа, используя фотографии Покупателя.

1.5. Компьютерный шарж – шарж, выполненный художником на графическом планшете специальной ручкой и распечатанный в дальнейшем на бумаге, холсте или ином материале.

1.6. Цена – документ, устанавливающий размеры платежа в зависимости от материалов, художественной техники, количества лиц, формата. Цена утверждается Продавцом и размещается по адресу https://gallerr.ru/ceni, в сети Интернет.

1.7. Покупатель – физическое или юридическое лицо, самостоятельно оформившее заказ в интернет-магазине gallerr.ru на условиях настоящего Договора.

1.8. Анкета заказа – специальная форма, размещенная по адресу http://fzz.gallerr.ru/ в сети Интернет, через которую осуществляется заказ Покупателем.

 

 

2. Предмет Договора

 

По настоящему Договору Продавец обязуется выполнить художественные работы, а Покупатель обязуется принять и оплатить выполненную работу на условиях настоящего договора.

 

3. Права и обязанности Сторон

 

3.1. Продавец обязуется:

 

3.1.1. в порядке, предусмотренном статьей 4 настоящего Договора, выполнить заказ Покупателя;

3.1.2. информировать Покупателя о новом размере Цен, посредством публикации по адресу https://gallerr.ru/ceni в сети Интернет;

3. 1.3. учесть все пожелания Покупателя по заказу;

3.1.4. выполнить работу в указанный в анкете заказа, либо электронном письме срок;

3.1.5. обеспечить конфиденциальность всех данных, введенных Продавцом в анкету заказа;

3.1.6. согласовывать с Покупателем в электронном виде все предварительные действия по художественной работе, эскизы, фотомонтаж.

3.1.7. внести возможные изменения в художественную работу по желанию Покупателя до момента передачи работы;

3.1.8. исполнять иные обязанности Продавца, предусмотренные настоящим Договором.

 

3.2. Продавец вправе:

 

3.2.1. отказаться принимать заказ от Покупателя по своему усмотрению;

3.2.2. вносить изменения в настоящий Договор, путем публикации нового по адресу https://gallerr.ru/dogovor-oferta в сети Интернет.

3.2.3. использовать фото своих художественных работ на сайте gallerr.ru, социальных сетях и других информационных источниках;

3.2.4. информировать Покупателя об акциях и новостях Интернет-магазина по sms, электронной почте, проводить опросы;

3. 2.5. требовать от Покупателя документы, подтверждающие факт оплаты;

3.2.6. требовать от Покупателя исполнения обязанностей, предусмотренных пп.3.3.1-3.3.5 настоящего Договора, а также иных обязанностей Покупателя в соответствии с настоящим Договором;

3.2.7. требовать дополнительной платы при нестандартных условиях заказа по договоренности с Покупателем;

3.2.8. осуществлять иные права, предусмотренные настоящим Договором;

 

3.3. Покупатель обязуется:

 

3.3.1. предоставить достоверные данные при оформлении заказа;

3.3.2. принять и оплатить выполненную работу в сроки, указанные в анкете заказа, либо электронном письме;

3.3.3. произвести оплату в порядке и размере, установленной статьей 5 Настоящего договора;

3.3.4. информировать Продавца о произведенной оплате и предоставить подтверждение оплаты;

3.3.5. исполнять иные обязанности, предусмотренные настоящим Договором.

 

3.4. Покупатель вправе:

 

3.4.1. требовать не использовать фото художественной работы, выполненной по его заказу, для этого Покупатель должен указать свое требование при оформлении заказа;

3.4.2. требовать от Продавца исполнения обязанностей, предусмотренных пп. 3.1.1 – 3.1.8 настоящего Договора;

3.4.3. осуществлять иные права, предусмотренные настоящим Договором.

 

4. Порядок оформления и исполнения заказа

 

4.1. продавец не требует от Покупателя специальных действий для использования интернет-магазина gallerr.ru, таких как регистрация на сайте;

4.2. для оформления заказа Покупатель заполняет анкету заказа, размещенной по адресу http://fzz.gallerr.ru/ в сети Интернет, либо направляет заказ на электронную почту Продавца по адресу [email protected]. Оформление заказа осуществляется посредством кнопок «заказать» (при заполнении анкеты заказа) и «отправить» (при оформлении заказа на электронную почту), и означает согласие Покупателя с условиями настоящего Договора

4.3. при оформлении заказа Покупатель обязан предоставить достоверные персональные данные: фамилию, имя, отчество, номер телефона, адрес электронной почты, адрес для доставки, личные фотографии и дает согласие на обработку и хранение персональной информации;

4.4. после получения заказа Продавец связывается с Покупателем для уточнения и подтверждение заказа;

4.5. Покупатель вносит 100 % оплату на карту сбербанка Продавца после просмотра и утверждения набросков, эскизов, фотомонтажа или других предварительных работ;

4.6. Продавец выполняет заказ по фотографиям, предоставленным Покупателем и передает его Покупателю. Выражение лица переносится с фотографий Покупателя на художественную работу без изменений.

 

5. Оплата заказа на художественные работы

 

5.1. Покупатель оплачивает заказ авансом единовременно за художественную работу и сопутствующие товары/услуги (материал, печать, рамы, багеты, доставка и др.)

5.2. Размер платежа определяется в зависимости от выбранной Покупателем художественной техники, формата, количества лиц, способа доставки и дополнительных услуг.

5.3. Платеж уплачивается Покупателем безналичным переводом на банковскую карту Продавца.

5.4. Днем уплаты платежа считается день поступления денежных средств на счет Продавца.

5.5. Все банковские либо иные комиссионные платежи, связанные с уплатой платежа, оплачиваются Покупателем.

 

6. Ответственность Сторон

 

6.1. В случае неисполнения или ненадлежащего исполнения своих обязательств по настоящему Договору Стороны несут ответственность в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации и условиями настоящего Договора.

6.2. Продавец не несет ответственности за сроки доставки и сохранность художественной работы при доставке Почтой России или сторонней курьерской организации.

6.3. Продавец не предоставляет гарантию на сохранность и срок службы художественной работы после ее передачи.

6.4. В связи с уникальностью художественной работы, за принятие работы отвечает Покупатель в своем лице без учета мнения третьих лиц.

6.5. Продавец не несет ответственность за просрочку заказа, возникшую по причине задержки Покупателем оплаты.

 

7. Персональные данные

 

7.1. Покупатель даёт Продавцу добровольное информированное согласие на обработку его персональных данных, включая фамилию и имя, номер телефона, адрес электронной почты в целях исполнения Договора.

7.2. Обработка персональных данных Покупателя включает их хранение, обработку, деперсонализацию и уничтожение.

7.3. IP-адрес, имя домена, тип браузера и операционная система, дата и время посещения собирается и сохраняется Продавцом в деперсонализированном виде для ведения статистики посещаемости.

7.4. Продавец использует персональные данные Покупателя в маркетинговых, рекламных и информационных целях, включая:

информирование о конкурсах и рекламных акциях;

рассылку новостей и бизнес-предложений;

персонализацию сайта на основе статистического анализа данных.

7.5. Продавец имеет право рассылать электронные письма и SMS-сообщения, содержащие:

новости;

рекламные акции;

приглашения;

опросы;

уведомление о событиях.

7.6. Покупатель вправе отказаться от получения рассылки и (или) потребовать от Продавца уничтожения всех собранных им персональных данных Покупателя, уведомив об этом Продавца в разумный срок.

 

8. Обстоятельства непреодолимой силы

 

8.1. Наступление обстоятельств непреодолимой силы (форс-мажор), включая объявленную или фактическую войну, гражданские волнения, эпидемии, блокаду, эмбарго, землетрясения, наводнения, пожары и другие стихийные бедствия, запретительные действия властей, освобождает Стороны от ответственности за неисполнение или ненадлежащее исполнение обязательств по настоящему Договору.

8.2. Сторона, которая не исполняет свои обязательства по настоящему Договору в силу действия обстоятельств непреодолимой силы, должна немедленно известить другую Сторону о возникших обстоятельствах непреодолимой силы и об их влиянии на возможность исполнения обязательств по настоящему Договору.

8.3. Обязанность доказывать наличие обстоятельств непреодолимой силы и их влияния на возможность исполнения обязательств по настоящему Договору лежит на Стороне, не исполнившей или ненадлежащим образом исполнившей свои обязательства по настоящему Договору.

8.4. Свидетельство, выданное соответствующей торговой палатой или иным компетентным органом, является достаточным подтверждением наличия и продолжительности действия обстоятельств непреодолимой силы.

8.5. Если обстоятельства непреодолимой силы действуют на протяжении 2 (двух) последовательных месяцев и не обнаруживают признаков прекращения, настоящий Договор может быть прекращен невозможностью его исполнения по заявлению любой из Сторон.

 

9. Порядок заключения Договора, срок его действия и порядок прекращения

 

9.1. Настоящий Договор считается заключенным с любым физическим или юридическим лицом с момента полного и безоговорочного акцепта таким лицом условий настоящего Договора. С момента полного и безоговорочного акцепта условий настоящего Договора указанное лицо становится Стороной настоящего Договора.

9.2. Полным и безоговорочным акцептом условий настоящего Договора является уплата платежа в соответствии со статьей 5 настоящего Договора.

9.3. Настоящий Договор вступает в силу с момента его заключения.

9.4. Настоящий Договор заключен на неопределенный срок.

9.5. Настоящий Договор прекращается:

9.5.1. по соглашению Сторон;

9.5.2. невозможностью исполнения в соответствии с п. 8.5 настоящего Договора;

9.5.3. в иных случаях, предусмотренных действующим законодательством РФ.

9.6. Продавец вправе в одностороннем порядке отказаться от исполнения настоящего Договора полностью в случае:

9.6.1. нарушения Покупателем одной или нескольких обязанностей, предусмотренных настоящим Договором;

9.6.2. сомнительных действиях Покупателя, таких как:

затягивание сроков оплаты;

не выхода на связь более 5 календарных дней;

перенесения сроков заказа;

неоднократное изменение условий заказа;

отказа и новом возобновлении заказа.

9.7. В случае отказа Продавца от исполнения настоящего Договора полностью Продавец направляет Покупателю письменное уведомление о своем одностороннем отказе от исполнения настоящего Договора.

9.8. С момента прекращения настоящего Договора права и обязанности Сторон прекращаются.

9.9. Прекращение настоящего Договора не освобождает Стороны от ответственности за его нарушение.

9.10. В случае досрочного прекращения настоящего Договора по любой причине уплаченный Покупателем в соответствии с настоящим Договором платеж не подлежит возврату.

 

10. Разрешение споров

 

10.1. Стороны будут прилагать все усилия к тому, чтобы разрешать возникающие разногласия и споры, связанные с исполнением настоящего Договора, путем переговоров.

10.2. В случае недостижения согласия в результате переговоров указанные разногласия и спорные вопросы разрешаются в претензионном (досудебном) порядке.

10.3. Сторона, выдвинувшая требование, направляет другой Стороне мотивированную претензию в письменной форме. Другая Сторона обязуется рассмотреть такую претензию и направить ответ на нее в течение 10 (десяти) календарных дней с момента ее получения.

10.4. В случае отклонения претензии полностью или частично либо неполучения Стороной, направившей претензию, ответа на нее в установленный п. 11.3 настоящего Договора срок для ее рассмотрения Сторона, направившая претензию, вправе обратиться в Арбитражный суд г. Рязани в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации.

 

11. Прочие условия

 

11.1. Все уведомления, предусмотренные настоящим Договором, направляются Сторонами друг другу по одному или нескольким адресам (включая адреса электронной почты, SMS-уведомления), если иное не установлено настоящим Договором. Уведомления могут направляться как в бумажной, так и в электронной форме.

11.2. Стороны обязаны незамедлительно извещать друг друга письменно обо всех изменениях в реквизитах, указанных в статье 12 настоящего Договора и анкете заказа.

11.3. Денежные средства, уплачиваемые Сторонами друг другу в безналичной форме, перечисляются на соответствующие расчетные счета, указанные в статье 12 настоящего Договора.

11.4. Настоящий Договор составлен на русском языке в соответствии с действующим законодательством РФ.

 

12. Адреса и реквизиты Продавца

 

Индивидуальный предприниматель Жирков В.И.

 

ИНН: 623302565001

ОГРНИП: 315623400003893

Юридический адрес: 390023, г. Рязань, ул. Циолковского, д. 7,

Банк: Рязанское отделение № 8606, БИК 046126614, р/с40817810953002806001, кор/с 30101810500000000614

Телефон: +7 (910) 617 06 69

 

 

Правила возврата денежных средств и отказа от художественной работы.

 

Согласно договора-оферты художественная работа приобретается путем акцепта договора.

Сумма платежа за художественную работу подлежит возврату при неисполнении или ненадлежащем исполнении Продавцом условий договора-оферты, нарушении сроков, неисполнения пожеланий Покупателя, указанных в анкете заказа или электроном письме с заказом.

При отказе от готовой художественной работы денежные средства не подлежат возврату.

Сумма уплаченная за доставку и печать не подлежит возврату.

Передача художественной работы заверяется актом Приема – передачи. При доставке курьерской службой факт передачи заверяется накладной организации, осуществляющей доставку, при доставке Почтой России – документом, выданным Почтой России. Покупатель может передать право принять работу третьему лицу, которое берет на себя обязательство оценить и принять работу по своему усмотрению. Заказ не подлежит возврату после передачи художественной работы третьему лицу по просьбе Покупателя.

После передачи художественной работы претензии по работе не принимаются.

Инструмент для создания графических изображений

— Карты Avenza

«Графические изображения» — это альтернативный способ создания меток и добавления фотографии. Вместо традиционного метода создания метки и последующего добавления к ней фотографии вручную, Plot Photos использует фотографии с геотегами для автоматического создания метки на основе координат, встроенных в фотографию. Это идеально, если вы делаете снимки (гарантируя, что они имеют геотеги, когда вы их делаете — большинство телефонов могут это делать, и они доступны в настройках камеры), а затем хотите нанести их на карту.

Для размещения фото:

1. Откройте действующую карту, охватывающую требуемый район
2. Коснитесь значка «Инструменты» (три точки в правом нижнем углу панели инструментов), затем коснитесь «Печать фотографий».
3. При необходимости выберите приложение для завершения действия (например, нажмите Галерея)
4. В браузере фотографий выберите фотографии и нажмите «Импорт».
5. Метка будет добавлена ​​в место на основе фотографии с геотегом

Инструмент позволит вам выбирать только фотографии, которые попадают в пределы вашей карты.Кроме того, результаты будут помещены в новый слой под названием «Библиотека фотографий», а не в ваш активный слой.

Хотя с помощью инструмента «Построить фото» на карту можно добавить только фотографии с геотегами, вы все равно можете добавлять фотографии из любого места к существующей метке. Чтобы ваши фотографии содержали информацию о местоположении, вам необходимо включить теги местоположения в настройках приложения камеры на устройстве. Также могут потребоваться разрешения, которые необходимы Avenza Maps для работы этого инструмента.

На существующей метке коснитесь информационного значка метки метки, затем коснитесь «Фотографии». Коснитесь значка + и прикрепите фотографию из камеры или библиотеки фотографий. К метке можно прикрепить несколько фотографий. Число в углу фотографии на этикетке метки указывает, сколько фотографий прикреплено. Первая прикрепленная фотография отображается на этикетке метки.

Связанные темы

Moodboard & Photo Collage Maker онлайн

Plotboard — универсальный редактор сетки фотографий.Подходит для создания портфолио, альбомов для вырезок, фоторамок, альбомов, слайдов или открыток, рассказов, текстовых документов и многого другого.

Искусство и творчество

Moodboard

Как дизайнеру, вам необходимо донести свои идеи до клиентов, прежде чем вы сделаете окончательный дизайн. Plotboard — это творческая доска для визуальных сообщений, которая поможет вам в этом идеально. Создавайте композиции из текста, фотографий и изображений и делитесь ими бесплатно.

Альбом для вырезок и альбомов

Запомните свои лучшие моменты в виде композиций.Plotboard предлагает способ сказать больше, чем простая фотография. Скомпилируйте несколько фотографий и добавьте текст, цвета и закругленные углы. Сделайте свою композицию произведением искусства. Поделитесь своей галереей с друзьями и семьей.

Журнал путешествий

Если вы хотите сделать одну яркую картинку, которая передаст дух всего вашего путешествия, Plotboard не имеет себе равных. Совместите потрясающие пейзажи и фотографии необычных мест с портретами членов вашей команды и напишите, что вы хотите сказать о своих воспоминаниях.Картон помещает вашу поездку в одну фоторамку, которую вы можете разместить на столе, чтобы эти воспоминания продолжали вас радовать.

Малый бизнес

Витрина инструмента для татуировок, макияжа, стрижки, маникюра и прочего малого бизнеса

Композиция может сказать гораздо больше, чем просто текст или фотография. Внимание клиентов очень непродолжительное, поэтому вам нужно это понять с первого взгляда. В этом вам, естественно, поможет Plotboard. Используйте мощь комбинированных визуальных материалов, чтобы одним выстрелом объяснить преимущества вашего продукта.Plotboard позволяет делать это быстро, интуитивно понятным способом, без необходимости обучения.

Редактор презентаций и слайдов

Когда вам нужно рассказать историю, вам не нужно использовать тяжелые и устаревшие инструменты, такие как Microsoft PowerPoint или Apple Keynote. Используйте легкую доску для фотографий и текста, чтобы кратко изложить свои идеи. Используйте простейшие слайды с небольшим количеством текста и изображений в качестве ориентира для своей истории. Plotboard — отличный помощник для создания эффективных презентаций в пути, на любом устройстве и даже на разных устройствах.

Текстовый редактор

Создание текстового документа — это все о макете. Когда вам не нужно тщательно проверять каждый отступ, вы можете сосредоточиться на том, что действительно важно: на сообщении. Plotboard поддержит вас несколькими шрифтами, легким изменением размера текста, стилями текста и выравниванием к вашим услугам. Это намного проще и интуитивно понятнее, чем традиционные инструменты, такие как Microsoft Word.

Конструктор веб-сайтов и посадочных страниц (скоро)

Действительно ли возможно создать и опубликовать веб-страницу за 5 минут или меньше с нуля? да.Когда вы создаете свою композицию в Plotboard, вы уже создаете веб-страницу. Нажмите одну кнопку, чтобы опубликовать его, и получите ссылку, которой вы можете поделиться.

Персональный бренд

Модельное портфолио, портфолио дизайнера или фотографа

Портфолио — это способ быстро продемонстрировать вашу творческую индивидуальность, и Plotboard создан именно для этого. Квадратная сетка на одну страницу — это правильный размер для организации небольшого количества хорошо подобранной визуальной информации: фотографий, элементов дизайна и текстовых заметок.Это как Lego для фотографий и текста: каждый элемент просто умещается на своем месте.

Индивидуальный внешний вид и варианты стиля

Когда дело доходит до того, чтобы увидеть всю картину целиком, вы не можете полагаться на свое воображение, чтобы объединить все части вашего образа воедино. С помощью Plotboard вы можете комбинировать свое платье, обувь и аксессуары на визуальной доске и сравнивать их с другими вариантами. Картон — это не только то, что вы носите, это весь внешний вид и стиль.

Социальные сети и развлечения

Фотоколлаж

Для создания фотоколлажа даже не требуется приложение.Plotboard работает в браузере и очень отзывчивый. Создавайте коллажи из фотографий, храните коллажи в облаке и бесплатно делитесь готовыми коллажами. Подходит для Facebook, Instagram, Pinterest и всех других социальных сетей с изображениями.

Редактор историй

Plotboard позволяет создавать истории для просмотра на мобильных устройствах. Эта гибкость позволяет вам создавать собственные макеты и импровизировать, что делает его таким хорошим инструментом для вашего творчества.

Создатель мемов

Ищете быстрый создатель мемов? Просто вставьте фотографии и напишите текст в Plotboard.Он поддерживает «текст поверх фото», размеры текста, шрифты и цвета. Превратите свою идею в мем всего за несколько нажатий.

Производительность

Планировщик интерьера и ремонта дома

Домашний дизайн — это всегда особый случай. Начните с выбора предметов мебели, которые вам нравятся, а затем объедините их в композицию с помощью Plotboard. Постарайтесь понять настроение вашей комнаты как целостную картину. С легкостью попробуйте разные дизайны комнат, чтобы найти то, что вам действительно нравится. Картон поможет вам найти интерьер своей мечты.

Составитель контрольного списка дел и планировщик мероприятий

Когда вы путешествуете, посещаете свадьбу или какое-либо важное событие, у вас нет времени на планирование. Необходима предварительная подготовка. Когда действие начинается, лучше иметь под рукой удобные для чтения инструкции. Графическая доска — отличный инструмент для создания подобных визуальных инструкций на этапе планирования. Текст можно легко увеличить, а при необходимости добавить фотоиллюстрации. Используйте Plotboard, чтобы воплотить в жизнь свои планы.

Создатель обоев для смартфона

Вы можете сделать монохромные обои для своего смартфона или составить их из нескольких фотографий. Графический картон может это сделать.

Празднуйте и помнитеR

Фотоальбом и галерея

С Plotboard выбранные вами фотографии не только сохраняются в вашем фотопотоке, где они могут потеряться. Они хранятся в Plotboard, где вы можете собирать их, добавлять визуальные элементы и смайлики, а также писать комментарии. Пусть ваши фотографии расскажут историю и храните их там, где они не потеряются.

Фоторамка

Не платите за предустановки фоторамки. Создавайте собственные рамки любой формы бесплатно. Это так просто.

Изготовитель открыток на день рождения, свадьбу, День святого Валентина и другие праздники. Открытка

Одна фотография не может отразить все событие. Чтобы увидеть молодоженов, их родителей и эту потрясающую вечеринку, вам понадобится либо несколько фотографий, либо видео, которое невозможно просмотреть сразу. Или вам нужен Plotboard, где несколько фотографий можно объединить, чтобы показать и рассказать больше одновременно.

Изготовитель карт

Plotboard — это очень простой инструмент для визуальных сообщений, таких как открытки. Создавайте и делитесь своими картами бесплатно.

Мужчина из Ла Пуэнте крадет 620000 фотографий iCloud, чтобы найти изображения обнаженных женщин

Мужчина из округа Лос-Анджелес взломал тысячи учетных записей Apple iCloud и собрал более 620 000 личных фотографий и видео, чтобы украсть и поделиться изображениями обнаженных молодых людей женщины, говорят федеральные власти.

Хао Куо Чи, 40 лет, из Ла Пуэнте, согласился признать себя виновным в четырех уголовных преступлениях, включая сговор с целью получения несанкционированного доступа к компьютеру, как показывают протоколы суда.

Чи, которого зовут Дэвид, признал, что выдавал себя за сотрудников службы поддержки Apple в электронных письмах, которые обманом заставляли ничего не подозревающих жертв предоставить ему свои идентификаторы Apple ID и пароли, согласно протоколам суда.

Он получил несанкционированный доступ к фотографиям и видеозаписям не менее 306 жертв по всей стране, большинство из которых — молодые женщины, как он признал в своем соглашении о признании вины с федеральной прокуратурой в Тампе, штат Флорида.

Чи сказал, что взломал аккаунты около 200 жертв по просьбе людей, которых он встретил в Интернете.Используя прозвище «icloudripper4you», Чи позиционировал себя как способный взламывать учетные записи iCloud для кражи фотографий и видео, как он признал в судебных документах.

Чи признал в судебных документах, что он и его неназванные сообщники использовали иностранный зашифрованный почтовый сервис для анонимного общения друг с другом. Когда они сталкивались с фотографиями и видео в обнаженном виде, хранящимися в учетных записях жертв в iCloud, они называли их «победами», которые они собирали и делились друг с другом.

«Я даже не знаю, кто был замешан», — сказал Чи в четверг в коротком телефонном разговоре.

Он выразил опасение, что публичное разоблачение его преступлений «разрушит всю мою жизнь».

«Я сожалею о том, что сделал, но у меня есть семья», — сказал он.

Согласие Чи признать себя виновным происходит в связи с тем, что Apple сталкивается с критикой со стороны защитников конфиденциальности за свой план сканирования фотографий iPhone, которые клиенты хранят в iCloud, с целью пометить изображения сексуального насилия над детьми для потенциального сообщения в правоохранительные органы. Защитники говорят, что это может открыть новые возможности для государственного надзора за пользователями iPhone по всему миру.

В случае Чи украденные изображения хранились в безопасности на серверах Apple, но ему удалось заставить жертв передать ему пароли iCloud, необходимые для загрузки их данных.

В судебных документах ФБР идентифицировало два адреса Gmail, которые Чи использовал, чтобы побудить жертв изменить информацию для входа в iCloud: «applebackupicloud» и «backupagenticloud». ФБР заявило, что обнаружило более 500 000 писем в двух учетных записях, в том числе около 4700 с идентификаторами пользователей и паролями iCloud, которые были отправлены Чи.

Заговорщики Чи попросили бы его взломать определенную учетную запись iCloud, и он ответил бы ссылкой Dropbox, согласно заявлению суда, сделанного агентом ФБР Энтони Боссоуном, который занимается делами о киберпреступлениях.

Аккаунт Чи в Dropbox содержал около 620 000 фотографий и 9 000 видеороликов, частично сгруппированных в зависимости от того, содержит ли контент «выигрышные» изображения обнаженной натуры, пишет Боссон.

Афера начала раскрываться в марте 2018 года.

Калифорнийская компания, специализирующаяся на удалении фотографий знаменитостей из Интернета, уведомила неназванного общественного деятеля в Тампе о том, что обнаженные фотографии этого человека были размещены на порнографических сайтах, сказал Боссон.Жертва хранила обнаженные фотографии на iPhone и создавала их резервные копии в iCloud.

Вскоре следователи обнаружили, что вход в учетную запись iCloud жертвы осуществлялся с интернет-адреса в доме Чи в Ла-Пуэнте, сказал Боссоне. ФБР получило ордер на обыск и провело обыск в доме 19 мая. К тому времени агенты уже собрали четкую картину онлайн-жизни Чи из огромного количества записей, полученных от Dropbox, Google, Apple, Facebook и Charter Communications.

Авг.5 ноября Чи согласился признать себя виновным по одному пункту обвинения в сговоре и трем пунктам получения несанкционированного доступа к защищенному компьютеру. Ему грозит до пяти лет тюрьмы за каждое из четырех преступлений.

Представители ФБР и прокуратуры США в Тампе от комментариев отказались.

Как разработать Pix2Pix GAN для преобразования изображения в изображение

Последнее обновление 18 января 2021 г.

Генеративная состязательная сеть Pix2Pix, или GAN, представляет собой подход к обучению глубокой сверточной нейронной сети для задач преобразования изображения в изображение.

Тщательная конфигурация архитектуры как типа GAN с условным изображением позволяет как генерировать большие изображения по сравнению с предыдущими моделями GAN (например, 256 × 256 пикселей), так и возможность хорошо работать с множеством различных изображений для -задачи на перевод изображений.

В этом руководстве вы узнаете, как разработать генерирующую состязательную сеть Pix2Pix для преобразования изображения в изображение.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

• Как загрузить и подготовить спутниковое изображение в набор данных преобразования изображений в изображения Google Maps.
• Как разработать модель Pix2Pix для перевода спутниковых фотографий в изображения карты Google.
• Как использовать окончательную модель генератора Pix2Pix для перевода специальных спутниковых изображений.

Начните свой проект с моей новой книги «Генеративные состязательные сети с Python», включающей пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

• Обновлено в январе / 2021 г. : Обновлено, поэтому замораживание слоев работает с нормой партии.

Как разработать генерирующую состязательную сеть Pix2Pix для преобразования изображения в изображение
Фотография сделана Европейской южной обсерваторией, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на пять частей; их:

1. Что такое Pix2Pix GAN?
2. Набор данных преобразования изображений со спутника на карту
3. Как разработать и обучить модель Pix2Pix
4. Как переводить изображения с помощью модели Pix2Pix
5. Как перевести карты Google на спутниковые изображения

Что такое Pix2Pix GAN?

Pix2Pix — это модель генерирующей состязательной сети или GAN, разработанная для универсального преобразования изображения в изображение.

Подход был представлен Филипом Изола и др. в своей статье 2016 года под названием «Преобразование изображения в изображение с помощью условно-состязательных сетей», представленной на CVPR в 2017 году.

Архитектура GAN состоит из модели генератора для вывода новых правдоподобных синтетических изображений и модели дискриминатора, которая классифицирует изображения как реальные (из набора данных) или поддельные (сгенерированные). Модель дискриминатора обновляется напрямую, тогда как модель генератора обновляется через модель дискриминатора.Таким образом, две модели обучаются одновременно в состязательном процессе, в котором генератор стремится лучше обмануть дискриминатор, а дискриминатор пытается лучше идентифицировать поддельные изображения.

Модель Pix2Pix — это тип условного GAN, или cGAN, где создание выходного изображения зависит от входного, в данном случае исходного изображения. Дискриминатору предоставляется как исходное изображение, так и целевое изображение, и он должен определять, является ли цель правдоподобным преобразованием исходного изображения.

Генератор обучается через состязательную потерю, что побуждает генератор генерировать правдоподобные изображения в целевой области. Генератор также обновляется с помощью потерь L1, измеренных между сгенерированным изображением и ожидаемым выходным изображением. Эта дополнительная потеря побуждает модель генератора создавать правдоподобные переводы исходного изображения.

Pix2Pix GAN был продемонстрирован на ряде задач преобразования изображения в изображение, таких как преобразование карт в спутниковые фотографии, черно-белые фотографии в цветные и эскизы продуктов в фотографии продуктов.

Теперь, когда мы знакомы с Pix2Pix GAN, давайте подготовим набор данных, который мы можем использовать для преобразования изображения в изображение.

Хотите разрабатывать сети GAN с нуля?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Набор данных преобразования изображений со спутника на карту

В этом уроке мы будем использовать так называемый набор данных « maps », используемый в статье Pix2Pix.

Это набор данных, состоящий из спутниковых снимков Нью-Йорка и соответствующих страниц с картами Google. Проблема перевода изображений связана с преобразованием спутниковых фотографий в формат карт Google или, наоборот, изображений карт Google в спутниковые фотографии.

Набор данных размещен на веб-сайте pix2pix и может быть загружен в виде zip-файла размером 255 мегабайт.

Загрузите набор данных и распакуйте его в текущий рабочий каталог. Будет создан каталог под названием « карт » со следующей структурой:

карты ├── поезд └── val

карты ├── поезд └── val

Папка поезда содержит 1097 изображений, тогда как набор данных проверки содержит 1099 изображений.

Изображения имеют цифровое имя файла и находятся в формате JPEG. Каждое изображение имеет ширину 1200 пикселей и высоту 600 пикселей и содержит как спутниковое изображение слева, так и изображение Google Maps справа.

Образец изображения из набора данных Maps, включая изображение со спутника и Google Maps.

Мы можем подготовить этот набор данных для обучения модели Pix2Pix GAN в Keras. Мы будем просто работать с изображениями в наборе обучающих данных. Каждое изображение будет загружено, масштабировано и разделено на элементы спутниковой карты и карты Google.Результатом будет 1097 пар цветных изображений с шириной и высотой 256 × 256 пикселей.

Функция load_images () ниже реализует это. Он перечисляет список изображений в заданном каталоге, загружает каждое с целевым размером 256 × 512 пикселей, разбивает каждое изображение на элементы спутника и карты и возвращает массив каждого из них.

# загружаем все изображения из каталога в память def load_images (путь, размер = (256,512)): src_list, tar_list = список (), список () # перечисляем имена файлов в каталоге, предполагаем, что все изображения для имени файла в listdir (путь): # загрузить и изменить размер изображения пикселей = load_img (путь + имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # разделить на спутник и карту sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:] src_list.добавить (sat_img) tar_list.append (map_img) возврат [asarray (src_list), asarray (tar_list)]

# загрузить все изображения из каталога в память def load_images (path, size = (256,512)): src_list, tar_list = list (), list () # перечислить имена в каталоге, предполагая, что все файлы являются изображениями для имени файла в listdir (путь): # загрузить и изменить размер изображения пикселей = load_img (путь + имя файла, target_size = size) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пикселей) # разделить на спутник и карту sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:] src_list.append (sat_img) tar_list.append (map_img) return [asarray (src_list), asarray (tar_list)]

Мы можем вызвать эту функцию, указав путь к набору обучающих данных. После загрузки мы можем сохранить подготовленные массивы в новый файл в сжатом формате для дальнейшего использования.

Полный пример приведен ниже.

# загружать, разделять и масштабировать набор данных карт, готовый к обучению из os import listdir из numpy import asarray из numpy import vstack из кераса.preprocessing.image import img_to_array из keras.preprocessing.image import load_img из numpy import savez_compressed # загружаем все изображения из каталога в память def load_images (путь, размер = (256,512)): src_list, tar_list = список (), список () # перечисляем имена файлов в каталоге, предполагаем, что все изображения для имени файла в listdir (путь): # загрузить и изменить размер изображения пикселей = load_img (путь + имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # разделить на спутник и карту sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:] src_list.добавить (sat_img) tar_list.append (map_img) возврат [asarray (src_list), asarray (tar_list)] # путь к набору данных путь = ‘карты / поезд /’ # загрузить набор данных [src_images, tar_images] = load_images (путь) print (‘Загружено:’, src_images.shape, tar_images.shape) # сохранить как сжатый массив numpy filename = ‘maps_256.npz’ savez_compressed (имя файла, src_images, tar_images) print (‘Сохраненный набор данных:’, имя файла)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 31

# загрузить, разделить и масштабировать набор данных карт, готовый к обучению из os import listdir from numpy import asarray from numpy import vstack from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.preprocessing.image import load_img from numpy import savez_compressed # загрузить все изображения из каталога в память def load_images (путь, размер = ( 9000): src_list, tar_list = list (), list () # перечислить имена файлов в каталоге, предположим, что все являются изображениями для имени файла в listdir (путь): # загрузить и изменить размер изображения пикселей = load_img (путь + имя файла , target_size = size) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пикселей) # разделить на спутник и карту sat_img, map_img = пикселей [:,: 256], пикселей [:, 256:] src_list.append (sat_img) tar_list.append (map_img) return [asarray (src_list), asarray (tar_list)] # путь к набору данных path = ‘maps / train /’ # load dataset2 [src_images, tar_images] = load_images (путь) print (‘Loaded:’, src_images.shape, tar_images.shape) # сохранить как сжатый массив numpy filename = ‘maps_256.npz’ savez, src_images, tar_images) print (‘Сохраненный набор данных:’, имя файла)

При выполнении примера загружаются все изображения в наборе обучающих данных, суммируются их формы, чтобы изображения были загружены правильно, а затем массивы сохраняются в новый файл с именем maps_256.npz в формате сжатого массива NumPy.

Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3) Сохраненный набор данных: maps_256.npz

Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3) Сохраненный набор данных: maps_256.npz

Этот файл можно загрузить позже с помощью функции load () NumPy и получения каждого массива по очереди.

Затем мы можем построить несколько пар изображений, чтобы убедиться, что данные были обработаны правильно.

# загружаем подготовленный набор данных из numpy import load из matplotlib import pyplot # загрузить набор данных data = load (‘maps_256.npz’) src_images, tar_images = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] print (‘Загружено:’, src_images.shape, tar_images.shape) # сюжет исходных изображений n_samples = 3 для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (2, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (src_images [i] .astype (‘uint8’)) # построить целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): пиплот.подзаговор (2, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (tar_images [i] .astype (‘uint8’)) pyplot.show ()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19

# загрузить подготовленный набор данных из numpy import load из matplotlib import pyplot # загрузить набор данных data = load (‘maps_256.npz ‘) src_images, tar_images = data [‘ arr_0 ‘], data [‘ arr_1 ‘] print (‘ Loaded: ‘, src_images.shape, tar_images.shape) # построить исходные изображения n_samples для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (2, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (src_images [i] .astype (‘uint8’) )) # построить целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (2, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.ось (‘off’) pyplot.imshow (tar_images [i] .astype (‘uint8’)) pyplot.show ()

Выполнение этого примера загружает подготовленный набор данных и суммирует форму каждого массива, подтверждая наши ожидания чуть более тысячи пар изображений 256 × 256.

Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3)

Загружено: (1096, 256, 256, 3) (1096, 256, 256, 3)

Также создается график из трех пар изображений, показывающий спутниковые изображения вверху и изображения карты Google внизу.

Мы видим, что спутниковые изображения довольно сложны и, хотя изображения карты Google намного проще, они имеют цветовую кодировку для таких вещей, как основные дороги, водные ресурсы и парки.

График из трех пар изображений, показывающий спутниковые изображения (вверху) и изображения Google Map (внизу).

Теперь, когда мы подготовили набор данных для перевода изображений, мы можем разработать нашу модель Pix2Pix GAN.

Как разработать и обучить модель Pix2Pix

В этом разделе мы разработаем модель Pix2Pix для перевода спутниковых фотографий в изображения Google Maps.

Та же архитектура и конфигурация модели, описанные в документе, использовались для решения ряда задач по переводу изображений. Эта архитектура описана как в основной части документа, с дополнительными подробностями в приложении к документу, так и в полностью работающей реализации, представленной как открытый исходный код с фреймворком глубокого обучения Torch.

Реализация в этом разделе будет использовать структуру глубокого обучения Keras, основанную непосредственно на модели, описанной в документе и реализованной в базе кода автора, предназначенной для получения и генерации цветных изображений размером 256 × 256 пикселей.

Архитектура состоит из двух моделей: дискриминатора и генератора.

Дискриминатор — это глубокая сверточная нейронная сеть, которая выполняет классификацию изображений. В частности, условная классификация изображений. Он принимает как исходное изображение (например, спутниковое фото), так и целевое изображение (например, изображение Google Maps) в качестве входных данных и прогнозирует вероятность того, является ли целевое изображение реальным или поддельным переводом исходного изображения.

Дизайн дискриминатора основан на эффективном воспринимающем поле модели, которое определяет отношение между одним выходом модели и количеством пикселей во входном изображении.Это называется моделью PatchGAN и тщательно спроектировано таким образом, чтобы каждый выходной прогноз модели соответствовал квадрату или фрагменту входного изображения размером 70 × 70. Преимущество этого подхода заключается в том, что одна и та же модель может применяться к входным изображениям разных размеров, например. больше или меньше 256 × 256 пикселей.

Выход модели зависит от размера входного изображения, но может быть одним значением или квадратной картой активации значений. Каждое значение представляет собой вероятность того, что фрагмент во входном изображении является реальным.Эти значения могут быть усреднены для получения общей вероятности или классификационной оценки, если это необходимо.

Функция define_discriminator () ниже реализует модель дискриминатора 70 × 70 PatchGAN в соответствии с дизайном модели в статье. Модель берет два входных изображения, которые объединены вместе, и предсказывает исправление вывода предсказаний. Модель оптимизирована с использованием бинарной кросс-энтропии, и используется взвешивание, так что обновления модели дают половину (0,5) обычного эффекта.Авторы Pix2Pix рекомендуют это взвешивание обновлений модели, чтобы замедлить изменения дискриминатора по сравнению с моделью генератора во время обучения.

# определяем модель дискриминатора def define_discriminator (image_shape): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # вход исходного изображения in_src_image = Вход (shape = image_shape) # ввод целевого изображения in_target_image = Вход (shape = image_shape) # объединить изображения по каналам merged = Concatenate () ([in_src_image, in_target_image]) # C64 d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # C128 d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C256 d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C512 d = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # второй последний выходной слой d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # вывод патча d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) patch_out = Активация (‘сигмоид’) (d) # определить модель model = Модель ([in_src_image, in_target_image], patch_out) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0,0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0.5]) вернуть модель

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38

# определение модели дискриминатора def define_discriminator (image_shape): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # исходное изображение input in_src_image = Input (shape = image_shape) # целевое изображение input in_target_image = Input (shape = image_shape) # объединять изображения по каналам merged (объединить) (объединить) [in_src_image, in_target_image]) # C64 d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C128 d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (d) # C256 d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization ( ) (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # C512 d = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # второй последний выходной слой d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # вывод патча d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) patch_out = Activation (‘sigmoid’) (d) # определить модель model = Model ([in_src_image, in_target_image], patch_out) # compile model opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0.5) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0,5]) модель возврата

Модель генератора сложнее модели дискриминатора.

Генератор представляет собой модель кодера-декодера, использующую архитектуру U-Net. Модель берет исходное изображение (например, спутниковое фото) и генерирует целевое изображение (например, изображение Google Maps). Для этого сначала используется понижающая дискретизация или кодирование входного изображения до уровня узкого места, а затем повышающая дискретизация или декодирование представления узкого места до размера выходного изображения. Архитектура U-Net означает, что между уровнями кодирования и соответствующими уровнями декодирования добавляются пропускные соединения, образуя U-образную форму.

Изображение ниже проясняет пропускные соединения, показывая, как первый уровень кодера соединяется с последним уровнем декодера и так далее.

Архитектура генератора U-Net модели
, взятая из преобразования изображения в изображение с помощью условно состязательных сетей

Кодер и декодер генератора состоят из стандартизованных блоков сверточного, пакетного уровней нормализации, исключения и активации. Эта стандартизация означает, что мы можем разрабатывать вспомогательные функции для создания каждого блока слоев и многократно вызывать его для создания частей модели, кодирующих и декодирующих.

Функция define_generator () ниже реализует модель генератора кодировщика-декодера U-Net. Он использует вспомогательную функцию define_encoder_block () для создания блоков слоев для кодера и функцию decoder_block () для создания блоков слоев для декодера. В выходном слое используется функция активации tanh, что означает, что значения пикселей в сгенерированном изображении будут в диапазоне [-1,1].

# определить блок кодировщика def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # добавить слой понижающей дискретизации g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # условно добавить пакетную нормализацию если батчнорм: g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # дырявая активация relu г = LeakyReLU (альфа = 0,2) (г) вернуть г # определяем блок декодера def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # добавить слой с повышенной дискретизацией g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # добавить пакетную нормализацию g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # условно добавить отсев если бросил: g = выпадение (0.5) (g, обучение = True) # объединить с пропустить соединение g = Concatenate () ([g, skip_in]) # активация relu g = Активация (‘relu’) (g) вернуть г # определить модель автономного генератора def define_generator (image_shape = (256,256,3)): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # ввод изображения in_image = Вход (shape = image_shape) # модель кодировщика e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False) e2 = define_encoder_block (e1, 128) e3 = define_encoder_block (e2, 256) e4 = define_encoder_block (e3, 512) e5 = define_encoder_block (e4, 512) e6 = define_encoder_block (e5, 512) e7 = define_encoder_block (e6, 512) # бутылочное горлышко, нет норм партии и relu b = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7) b = Активация (‘relu’) (b) # модель декодера d1 = decoder_block (b, e7, 512) d2 = decoder_block (d1, e6, 512) d3 = decoder_block (d2, e5, 512) d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False) d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False) d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False) d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False) # выход g = Conv2DTranspose (3, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d7) out_image = Активация (‘tanh’) (г) # определить модель model = Модель (in_image, out_image) вернуть модель

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 49 0002 47 00030002 47 0003 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61

# определение блока кодера def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # добавить слой понижающей дискретизации g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # условно добавить пакетную нормализацию если batchnorm: g = BatchNormalization () (g, training = True) # активация утечки relu g = LeakyReLU (alpha = 0,2) (g) return g # определить декодер block def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # добавить слой с повышенной дискретизацией g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # добавить пакетную нормализацию g = BatchNormalization () (g, training = True) # условно добавить выпадение если выпадение: g = выпадение (0,5) (g, обучение = True) # слияние с пропуском соединения g = Concatenate () ([g, skip_in]) # повторная активация g = Activation (‘relu’) (g) return g # определение модели автономного генератора def define_generator (image_shape = ( 256,256,3)): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # image input in_image = Input (shape = image_shape) # модель кодировщика e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False) e2 = define_encoder_block3 = define_encoder_block (e2, 256) e4 = define_encoder_block (e3, 512) e5 = define_encoder_block (e4, 512) e6 = define_encoder_block (e5, 512) ck 9_b = define_encoder , без пакетной нормы и relu b = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7) b = Activation (‘relu’ ) (b) # модель декодера d1 = decoder_block (b, e7, 512) d2 = decoder_block (d1, e6, 512) d3 = decoder_block (d2, e5, 512) d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False) d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False) d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False) d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False) # output g = Conv2DTranspose (3, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same ‘, kernel_initializer = init) (d7) out_image = Activation (‘ tanh ‘) (g) # define model model = Model (in_image, out_image) return model

Модель дискриминатора обучается непосредственно на реальных и сгенерированных изображениях, тогда как модель генератора — нет.

Вместо этого модель генератора обучается с помощью модели дискриминатора. Он обновляется, чтобы минимизировать потери, прогнозируемые дискриминатором для сгенерированных изображений, помеченных как « реальные ». Таким образом, рекомендуется создавать более реальные изображения. Генератор также обновляется, чтобы минимизировать потерю L1 или среднюю абсолютную ошибку между сгенерированным изображением и целевым изображением.

Генератор обновляется посредством взвешенной суммы как состязательных потерь, так и потерь L1, где авторы модели рекомендуют взвешивание 100 к 1 в пользу потерь L1.Это сделано для того, чтобы генератор сильно побуждал генерировать правдоподобные переводы входного изображения, а не просто правдоподобные изображения в целевой области.

Это может быть достигнуто путем определения новой логической модели, состоящей из весов в существующей модели автономного генератора и дискриминатора. Эта логическая или составная модель включает установку генератора поверх дискриминатора. Исходное изображение предоставляется как вход для генератора и дискриминатора, хотя выход генератора подключен к дискриминатору как соответствующее изображение « target ».Затем дискриминатор предсказывает вероятность того, что генератор был реальным переводом исходного изображения.

Дискриминатор обновляется автономно, поэтому веса повторно используются в этой составной модели, но помечены как не обучаемые. Составная модель обновляется двумя целевыми объектами, одна из которых указывает на то, что сгенерированные изображения были реальными (кросс-энтропийная потеря), вынуждая большие обновления веса в генераторе для создания более реалистичных изображений, и выполненный реальный перевод изображения, который сравнивается с выход модели генератора (потеря L1).

Функция define_gan () ниже реализует это, принимая уже определенные модели генератора и дискриминатора в качестве аргументов и используя функциональный API Keras для их соединения в составную модель. Обе функции потерь указаны для двух выходных данных модели, а веса, используемые для каждого, указаны в аргументе loss_weights функции compile () .

# определить комбинированную модель генератора и дискриминатора для обновления генератора def define_gan (g_model, d_model, image_shape): # сделать веса в дискриминаторе необучаемыми для слоя в d_model.слои: если не isinstance (слой, BatchNormalization): layer.trainable = Ложь # определяем исходное изображение in_src = Вход (shape = image_shape) # подключаем исходное изображение ко входу генератора gen_out = g_model (in_src) # подключить вход источника и выход генератора к входу дискриминатора dis_out = d_model ([in_src, gen_out]) # src image как вход, сгенерированное изображение и вывод классификации model = Модель (in_src, [dis_out, gen_out]) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100]) вернуть модель

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18

# определить комбинированную модель генератора и дискриминатора, для обновления генератора def define_gan (g_model, d_model, image_shape): # сделать веса в дискриминаторе необучаемыми для слоя в d_model.Layers: if not isinstance (layer, BatchNormalization): layer.trainable = False # определить исходное изображение in_src = Input (shape = image_shape) # подключить исходное изображение ко входу генератора gen_out = g_model (in_src) # подключите вход источника и выход генератора к входу дискриминатора dis_out = d_model ([in_src, gen_out]) # src изображение в качестве входа, сгенерированное изображение и выход классификации model = Model (in_src, [dis_out, gen_out]) # скомпилировать модель opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100]) return model

Затем мы можем загрузить наш набор данных парных изображений в сжатом формате массива NumPy.

Это вернет список из двух массивов NumPy: первый для исходных изображений и второй для соответствующих целевых изображений.

# загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] Х1 = (Х1 — 127.5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 возврат [X1, X2]

# загрузить и подготовить обучающие образы def load_real_samples (filename): # загрузить сжатые массивы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [ ‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 X2 = (X2 — 127,5) / 127.5 возврат [X1, X2]

Для обучения дискриминатора потребуются пакеты реальных и поддельных изображений.

Функция generate_real_samples () ниже подготовит пакет случайных пар изображений из обучающего набора данных и соответствующую метку дискриминатора class = 1 , чтобы указать, что они реальны.

# выбираем партию случайных выборок, возвращаем изображения и выбираем def generate_real_samples (набор данных, n_samples, patch_shape): # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # выбираем случайные экземпляры ix = randint (0, trainA.форма [0], n_samples) # получить выбранные изображения X1, X2 = поезд A [ix], поезд B [ix] # генерировать «настоящие» метки классов (1) y = единицы ((n_samples, patch_shape, patch_shape, 1)) return [X1, X2], y

# выбрать пакет случайных выборок, вернуть изображения и цель def generate_real_samples (dataset, n_samples, patch_shape): # распаковать набор данных trainA, trainB = dataset # выбрать случайные экземпляры ix 0, поезд А.shape [0], n_samples) # извлекать выбранные изображения X1, X2 = trainA [ix], trainB [ix] # генерировать метки ‘реальных’ классов (1) y = ones ((n_samples, patch_shape , patch_shape, 1)) return [X1, X2], y

Функция generate_fake_samples () ниже использует модель генератора и пакет реальных исходных изображений для создания эквивалентного пакета целевых изображений для дискриминатора.

Они возвращаются с меткой class-0, чтобы указать дискриминатору, что они поддельные.

# генерировать пакет изображений, возвращает изображения и цели def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape): # создать поддельный экземпляр X = g_model.predict (образцы) # создать фальшивые метки классов (0) y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1)) возврат X, y

# генерировать пакет изображений, возвращать изображения и цели def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape): # генерировать поддельный экземпляр X = g_model.предсказать (образцы) # создать ‘поддельные’ метки классов (0) y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1)) return X, y

Обычно модели GAN не сходятся; вместо этого находится равновесие между моделями генератора и дискриминатора. Таким образом, мы не можем легко судить, когда обучение должно быть остановлено. Следовательно, мы можем сохранить модель и использовать ее для периодического генерирования примеров преобразования изображения в изображение во время обучения, например, каждые 10 эпох обучения.

Затем мы можем просмотреть сгенерированные изображения в конце обучения и использовать качество изображения для выбора окончательной модели.

Функция summarize_performance () реализует это, беря модель генератора в момент обучения и используя ее для генерации числа, в данном случае трех, переводов случайно выбранных изображений в наборе данных. Затем исходное, сгенерированное изображение и ожидаемая цель наносятся на график в виде трех рядов изображений, а график сохраняется в файл. Кроме того, модель сохраняется в файл в формате H5, что упрощает загрузку в дальнейшем.

Имена файлов изображений и моделей включают номер итерации обучения, что позволяет нам легко различать их в конце обучения.

# сгенерировать образцы и сохранить как график и сохранить модель def summarize_performance (шаг, g_model, набор данных, n_samples = 3): # выбираем образец входных изображений [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (набор данных, n_samples, 1) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1) # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1] X_realA = (X_realA + 1) / 2.0 X_realB = (X_realB + 1) / 2.0 X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0 # построить реальные исходные изображения для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realA [i]) # сюжет сгенерировал целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_fakeB [i]) # построить реальное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): пиплот.подзаговор (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realB [i]) # сохранить график в файл filename1 = ‘plot_% 06d.png’% (шаг + 1) pyplot.savefig (имя_файла1) pyplot.close () # сохраняем модель генератора filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (шаг + 1) g_model.save (имя_файла2) print (‘> Сохранено:% s и% s’% (имя_файла1, имя_файла2))

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0003

# сгенерировать образцы и сохранить как график и сохранить модель def summarize_performance (step, g_model, dataset, n_samples = 3): # выбрать образец входных изображений [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (dataset, n_samples, 1) # создать пакет поддельных образцов X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1) # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1] X_realA = (X_realA + 1) / 2.0 X_realB = (X_realB + 1) / 2.0 X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0 # построить реальные исходные изображения для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (X_realA [i]) # plot сгенерированное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (X_fakeB [i]) # построить реальное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i) pyplot.axis (‘off ‘) pyplot.imshow (X_realB [i]) # сохранить график в файл filename1 =’ plot_% 06d.png ‘% (step + 1) pyplot.savefig (filename1) pyplot.close () # сохранить модель генератора filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (step + 1) g_model.save (filename2) print (‘> Сохранено:% s и% s’% (filename1, filename2))

Наконец, мы можем обучить модели генератора и дискриминатора.

Функция train () ниже реализует это, принимая в качестве входных данных заданный генератор, дискриминатор, составную модель и загруженный набор данных. Количество эпох установлено на 100, чтобы сократить время обучения, хотя в статье использовалось 200. Размер партии 1 используется, как рекомендовано в статье.

Обучение включает фиксированное количество итераций обучения. В наборе обучающих данных 1097 изображений. Одна эпоха — это одна итерация по этому количеству примеров, при этом размер пакета, равный единице, означает 1097 шагов обучения. Генератор сохраняется и оценивается каждые 10 эпох или каждые 10970 обучающих шагов, а модель будет работать в течение 100 эпох, или всего 109 700 обучающих шагов.

Каждый шаг обучения включает сначала выбор пакета реальных примеров, а затем использование генератора для создания пакета совпадающих поддельных образцов с использованием реальных исходных изображений.Затем дискриминатор обновляется пакетом реальных изображений, а затем — поддельными изображениями.

Затем модель генератора обновляется, предоставляя реальные исходные изображения в качестве входных данных и предоставляя метки классов 1 (реальные) и реальные целевые изображения в качестве ожидаемых выходных данных модели, необходимой для расчета потерь. Генератор имеет две оценки потерь, а также оценку взвешенной суммы, полученную в результате вызова train_on_batch () . Нас интересует только взвешенная сумма баллов (первое возвращаемое значение), поскольку она используется для обновления весов модели.

Наконец, потеря для каждого обновления сообщается на консоль на каждой итерации обучения, а производительность модели оценивается каждые 10 периодов обучения.

# поезд pix2pix модель def train (d_model, g_model, gan_model, набор данных, n_epochs = 100, n_batch = 1): # определяем выходную квадратную форму дискриминатора n_patch = d_model.output_shape [1] # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # подсчитываем количество пакетов за период обучения bat_per_epo = интервал (len (trainA) / n_batch) # рассчитываем количество итераций обучения n_steps = bat_per_epo * n_epochs # вручную перечислить эпохи для i в диапазоне (n_steps): # выбрать партию реальных образцов [X_realA, X_realB], y_real = generate_real_samples (набор данных, n_batch, n_patch) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model, X_realA, n_patch) # обновить дискриминатор для реальных образцов d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real) # обновить дискриминатор для сгенерированных образцов d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake) # обновить генератор g_loss, _, _ = gan_model.train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB]) # подвести итоги print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1, d_loss2, g_loss)) # подвести итоги работы модели если (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0: summarize_performance (я, g_model, набор данных)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

# train pix2pix model def train (d_model, g_model, gan_model, dataset, n_epochs = 100, n_batch = 1): # определение выходной квадратной формы дискриминатора n_patch = d_model.output_shape [1] # распаковать набор данных trainA, trainB = dataset # вычислить количество пакетов на обучающую эпоху bat_per_epo = int (len (trainA) / n_batch) # вычислить количество итераций обучения n_steps = bat_per_epo * n_epochs # вручную перечислить эпохи для i в диапазоне (n_steps): # выбрать партию реальных образцов [X_realA, X_realB], y_real_patch_realBase, y_real_patch_real_sample = (сгенерировать) # создать пакет поддельных образцов X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model, X_realA, n_patch) # обновить дискриминатор для реальных образцов d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real) # обновить дискриминатор для сгенерированных сэмплов d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake) # обновить генератор 9_dellossan, train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB]) # суммируем производительность print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1 , d_loss2, g_loss)) # суммировать производительность модели if (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0: summarize_performance (i, g_model, dataset)

Объединяя все это воедино, ниже приведен полный пример кода для обучения Pix2Pix GAN преобразованию спутниковых фотографий в изображения Google Maps.

# пример pix2pix gan для спутника для преобразования изображения в изображение из numpy import load из numpy импортных нулей из множества импортных из numpy.random import randint от keras.optimizers импорт Адам из keras.initializers import RandomNormal из keras.models импорт модели from keras.models import Input из keras.layers импортировать Conv2D из keras.layers import Conv2DTranspose from keras.layers import LeakyReLU из кераса.активация импорта слоев из keras.layers import Concatenate из keras.layers import Dropout из keras.layers import BatchNormalization from keras.layers import LeakyReLU из matplotlib import pyplot # определяем модель дискриминатора def define_discriminator (image_shape): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # вход исходного изображения in_src_image = Вход (shape = image_shape) # ввод целевого изображения in_target_image = Вход (shape = image_shape) # объединить изображения по каналам merged = Concatenate () ([in_src_image, in_target_image]) # C64 d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # C128 d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C256 d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # C512 d = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) # второй последний выходной слой d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (альфа = 0,2) (d) # вывод патча d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) patch_out = Активация (‘сигмоид’) (d) # определить модель model = Модель ([in_src_image, in_target_image], patch_out) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0,0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0.5]) модель возврата # определить блок кодировщика def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # добавить слой понижающей дискретизации g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # условно добавить пакетную нормализацию если батчнорм: g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # дырявая активация relu g = LeakyReLU (альфа = 0.2) (г) вернуть г # определяем блок декодера def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True): # инициализация веса init = RandomNormal (стандартное отклонение = 0,02) # добавить слой с повышенной дискретизацией g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # добавить пакетную нормализацию g = BatchNormalization () (g, обучение = True) # условно добавить отсев если бросил: g = выпадение (0,5) (g, обучение = верно) # объединить с пропустить соединение g = Concatenate () ([g, skip_in]) # активация relu g = Активация (‘relu’) (g) вернуть г # определить модель автономного генератора def define_generator (image_shape = (256,256,3)): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # ввод изображения in_image = Вход (shape = image_shape) # модель кодировщика e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False) e2 = define_encoder_block (e1, 128) e3 = define_encoder_block (e2, 256) e4 = define_encoder_block (e3, 512) e5 = define_encoder_block (e4, 512) e6 = define_encoder_block (e5, 512) e7 = define_encoder_block (e6, 512) # бутылочное горлышко, нет норм партии и relu b = Conv2D (512, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7) b = Активация (‘relu’) (b) # модель декодера d1 = decoder_block (b, e7, 512) d2 = decoder_block (d1, e6, 512) d3 = decoder_block (d2, e5, 512) d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False) d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False) d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False) d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False) # выход g = Conv2DTranspose (3, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d7) out_image = Активация (‘tanh’) (г) # определить модель model = Модель (in_image, out_image) модель возврата # определить комбинированную модель генератора и дискриминатора для обновления генератора def define_gan (g_model, d_model, image_shape): # сделать веса в дискриминаторе необучаемыми для слоя в d_model.слои: если не isinstance (слой, BatchNormalization): layer.trainable = Ложь # определяем исходное изображение in_src = Вход (shape = image_shape) # подключаем исходное изображение ко входу генератора gen_out = g_model (in_src) # подключить вход источника и выход генератора к входу дискриминатора dis_out = d_model ([in_src, gen_out]) # src image как вход, сгенерированное изображение и вывод классификации model = Модель (in_src, [dis_out, gen_out]) # скомпилировать модель opt = Адам (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100]) модель возврата # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 return [X1, X2] # выбираем партию случайных выборок, возвращаем изображения и выбираем def generate_real_samples (набор данных, n_samples, patch_shape): # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # выбираем случайные экземпляры ix = randint (0, trainA.форма [0], n_samples) # получить выбранные изображения X1, X2 = поезд A [ix], поезд B [ix] # генерировать «настоящие» метки классов (1) y = единицы ((n_samples, patch_shape, patch_shape, 1)) return [X1, X2], y # генерировать пакет изображений, возвращает изображения и цели def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape): # создать поддельный экземпляр X = g_model.predict (образцы) # создать фальшивые метки классов (0) y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1)) вернуть X, y # сгенерировать образцы и сохранить как график и сохранить модель def summarize_performance (шаг, g_model, набор данных, n_samples = 3): # выбираем образец входных изображений [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (набор данных, n_samples, 1) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1) # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1] X_realA = (X_realA + 1) / 2.0 X_realB = (X_realB + 1) / 2.0 X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0 # построить реальные исходные изображения для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realA [i]) # сюжет сгенерировал целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_fakeB [i]) # построить реальное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): пиплот.подзаговор (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.imshow (X_realB [i]) # сохранить график в файл filename1 = ‘plot_% 06d.png’% (шаг + 1) pyplot.savefig (имя_файла1) pyplot.close () # сохраняем модель генератора filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (шаг + 1) g_model.save (имя_файла2) print (‘> Сохранено:% s и% s’% (имя_файла1, имя_файла2)) # поезд модели pix2pix def train (d_model, g_model, gan_model, набор данных, n_epochs = 100, n_batch = 1): # определяем выходную квадратную форму дискриминатора n_patch = d_model.output_shape [1] # распаковать набор данных trainA, trainB = набор данных # подсчитываем количество пакетов за период обучения bat_per_epo = интервал (len (trainA) / n_batch) # рассчитываем количество итераций обучения n_steps = bat_per_epo * n_epochs # вручную перечислить эпохи для i в диапазоне (n_steps): # выбрать партию реальных образцов [X_realA, X_realB], y_real = generate_real_samples (набор данных, n_batch, n_patch) # создать партию поддельных образцов X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model, X_realA, n_patch) # обновить дискриминатор для реальных образцов d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real) # обновить дискриминатор для сгенерированных образцов d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake) # обновить генератор g_loss, _, _ = gan_model.train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB]) # подвести итоги print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1, d_loss2, g_loss)) # подвести итоги работы модели если (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0: summarize_performance (я, g_model, набор данных) # загрузить данные изображения набор данных = load_real_samples (‘maps_256.нпз ‘) print (‘Загружено’, набор данных [0] .shape, набор данных [1] .shape) # определить форму ввода на основе загруженного набора данных image_shape = набор данных [0] .shape [1:] # определить модели d_model = define_discriminator (image_shape) g_model = define_generator (image_shape) # определить составную модель gan_model = define_gan (g_model, d_model, image_shape) # модель поезда поезд (d_model, g_model, gan_model, набор данных)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 49 0002 47 00030002 47 0003 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 9 0002 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 000 93 000 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 1102 109 1102 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 13 136 137 1382 138 137 1382 138 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 153 153 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 000 000 170002 170 0003 175 176 177 178 179 180 181 182 183 9000 3 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 000 19000 1 0003 19000 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 0003 211 212 0003 212 0003 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 000 227 228 000 0003 228 000 0003 228 000 234 235 236 237 238 239 240 241 242 9 0003 243 244

# пример pix2pix gan для спутника для преобразования изображения в изображение из numpy import load from numpy import zeros from numpy import ones from numpy.random import randint from keras.optimizers import Adam from keras.initializers import RandomNormal from keras.models import Model from keras.models import Input from keras.layers import Conv2D import from keras.layers Conv2DTranspose из keras.layers import LeakyReLU from keras.layers import Activation from keras.layers import Concatenate from keras.layers import Dropout from keras.Layers import BatchNormalization from keras.layers import LeakyReLU from matplotlib import pyplot # определить модель дискриминатора def define_discriminator (image_shape): # инициализация веса # исходное изображение input in_src_image = Input (shape = image_shape) # целевое изображение input in_target_image = Input (shape = image_shape) # объединять изображения по каналам merged = Concatenate, () in_target_image]) # C64 d = Conv2D (64, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (объединено) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # C128 d = Conv2D (128, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization ( ) (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # C256 d = Conv2D (256, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0,2) (d) # C512 d = Conv2D (512, (4,4), шаги = ( 2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # второй последний выходной слой d = Conv2D (512, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) d = BatchNormalization () (d) d = LeakyReLU (alpha = 0.2) (d) # вывод патча d = Conv2D (1, (4,4), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d) patch_out = Activation ( ‘sigmoid’) (d) # определить модель model = Model ([in_src_image, in_target_image], patch_out) # скомпилировать модель opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = opt, loss_weights = [0,5]) return model # определить блок кодировщика def define_encoder_block (layer_in, n_filters, batchnorm = True): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0,02) # добавить слой понижающей дискретизации g = Conv2D (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # условно добавить пакетную нормализацию , если batchnorm: g = BatchNormalization () (g, training = True) # активация утечки relu g = LeakyReLU (alpha = 0.2) (g) return g # определение блока декодера def decoder_block (layer_in, skip_in, n_filters, dropout = True): # инициализация веса init = RandomNormal (std0003 = 0,02) # добавить слой с повышением дискретизации g = Conv2DTranspose (n_filters, (4,4), strides = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (layer_in) # добавить пакетную нормализацию g = BatchNormalization () (g, training = True) # условно добавить выпадение если выпадение: g = выпадение (0.5) (g, training = True) # слияние с пропуском соединения g = Concatenate () ([g, skip_in]) # повторная активация g = Activation (‘relu’) (g) return g # определение модели автономного генератора def define_generator (image_shape = (256,256,3)): # инициализация веса init = RandomNormal (stddev = 0.02) # image input in_image Вход (shape = image_shape) # модель кодировщика e1 = define_encoder_block (in_image, 64, batchnorm = False) e2 = define_encoder_block (e1, 128) e3 = define_encoder_block2 9 = define_encoder_block4 (e2 (e3, 512) e5 = define_encoder_block (e4, 512) e6 = define_encoder_block (e5, 512) e7 = define_encoder_block (e6, 512) # bottleneck, no batch norm2D и relu (512, (4,4), шаги = (2,2), паддин g = ‘same’, kernel_initializer = init) (e7) b = Активация (‘relu’) (b) # модель декодера d1 = decoder_block (b, e7, 512) d2 = decoder_block (d1 , e6, 512) d3 = decoder_block (d2, e5, 512) d4 = decoder_block (d3, e4, 512, dropout = False) d5 = decoder_block (d4, e3, 256, dropout = False) d6 = decoder_block (d5, e2, 128, dropout = False) d7 = decoder_block (d6, e1, 64, dropout = False) # output g = Conv2DTranspose (3, (4,4), шаги = (2,2), padding = ‘same’, kernel_initializer = init) (d7) out_image = Activation (‘tanh’) (g) # определить модель model = Model (in_image, out_image) return model # определить комбинированную модель генератора и дискриминатора, для обновления генератора def define_gan (g_model, d_model, image_shape): # сделать веса в дискриминаторе не обучать в состоянии для слоя в d_model.Layers: if not isinstance (layer, BatchNormalization): layer.trainable = False # определить исходное изображение in_src = Input (shape = image_shape) # подключить исходное изображение ко входу генератора gen_out = g_model (in_src) # подключите вход источника и выход генератора к входу дискриминатора dis_out = d_model ([in_src, gen_out]) # src изображение в качестве входа, сгенерированное изображение и выход классификации model = Model (in_src, [dis_out, gen_out]) # скомпилировать модель opt = Adam (lr = 0.0002, beta_1 = 0,5) model.compile (loss = [‘binary_crossentropy’, ‘mae’], optimizer = opt, loss_weights = [1,100]) return model # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (filename): # загрузить сжатые массивы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [‘arr_1’] # масштабировать от [ 0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 X2 = (X2 — 127.5) / 127,5 return [X1, X2] # выбор пакета случайных выборок, возврат изображений и цель def generate_real_samples (dataset, n_samples, patch_shape): # unpack dataset trainA = набор данных # выбрать случайные экземпляры ix = randint (0, trainA.shape [0], n_samples) # получить выбранные изображения X1, X2 = trainA [ix], trainB [ix] # сгенерировать ‘реальные’ метки класса (1) y = единицы ((n_samples, patch_shape, patch_shape, 1)) return [X1, X2], y # генерировать пакет изображений, возвращает изображения и цели def generate_fake_samples (g_model, samples, patch_shape): # генерировать поддельный экземпляр X = g_model.предсказать (образцы) # создать ‘поддельные’ метки классов (0) y = нули ((len (X), patch_shape, patch_shape, 1)) return X, y # создать образцы и сохранить как график и сохраните модель def summarize_performance (step, g_model, dataset, n_samples = 3): # выберите образец входных изображений [X_realA, X_realB], _ = generate_real_samples (dataset, n_samples, 1) # создать пакет поддельных образцов X_fakeB, _ = generate_fake_samples (g_model, X_realA, 1) # масштабировать все пиксели от [-1,1] до [0,1] X_realA = (X_realA + 1 ) / 2.0 X_realB = (X_realB + 1) / 2.0 X_fakeB = (X_fakeB + 1) / 2.0 # построить реальные исходные изображения для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (X_realA [i]) # plot сгенерированное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples + i) pyplot.axis (‘off’) pyplot.imshow (X_fakeB [i]) # построить реальное целевое изображение для i в диапазоне (n_samples): pyplot.subplot (3, n_samples, 1 + n_samples * 2 + i) pyplot.axis (‘off ‘) pyplot.imshow (X_realB [i]) # сохранить график в файл filename1 =’ plot_% 06d.png ‘% (step + 1) pyplot.savefig (filename1) pyplot.close () # сохранить модель генератора filename2 = ‘model_% 06d.h5’% (step + 1) g_model.save (filename2) print (‘> Сохранено:% s и% s’% (filename1, filename2)) # train pix2pix models def train (d_model, g_model, gan_model, dataset, n_epochs = 100, n_batch = 1): # определить выходную квадратную форму дискриминатора n_patch = d_model.output_shape [1] # распаковать набор данных trainA, trainB = dataset # вычислить количество пакетов на период обучения bat_per_epo = int (len (trainA) / n_batch) # вычислить количество обучающих итераций n_steps = bat_per_epo * n_epochs # вручную перечислить эпохи для i in range (n_steps ): # 9000 реальных образцов [X_realA, X_realB], y_real = generate_real_samples (dataset, n_batch, n_patch) # создать пакет поддельных образцов X_fakeB, y_fake = generate_fake_samples (g_model_ 9_real) 0002 # обновить дискриминатор для реальных отсчетов d_loss1 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_realB], y_real) # обновить дискриминатор для сгенерированных сэмплов d_loss2 = d_model.train_on_batch ([X_realA, X_fakeB], y_fake) # обновить генератор 9_dellossan, train_on_batch (X_realA, [y_real, X_realB]) # суммируем производительность print (‘>% d, d1 [%. 3f] d2 [%. 3f] g [%. 3f]’% (i + 1, d_loss1 , d_loss2, g_loss)) # суммировать производительность модели if (i + 1)% (bat_per_epo * 10) == 0: summarize_performance (i, g_model, dataset) # загрузить данные изображения набор данных = load_real_samples (‘maps_256.npz ‘) print (‘ Loaded ‘, dataset [0] .shape, dataset [1] .shape) # определить входную форму на основе загруженного набора данных image_shape = dataset [0] .shape [1:] # определить модели d_model = define_discriminator (image_shape) g_model = define_generator (image_shape) # определить составную модель gan_model = define_gan (g_model d_model , train_model , train_model , train_model) d_model, g_model, gan_model, набор данных)

Пример можно запустить на аппаратном обеспечении ЦП, хотя рекомендуется аппаратное обеспечение ГП.

Пример может занять около двух часов на современном оборудовании GPU.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

Сообщается о потерях на каждой итерации обучения, включая потерю дискриминатора на реальных примерах (d1), потерю дискриминатора на сгенерированных или поддельных примерах (d2) и потерю генератора, которая представляет собой средневзвешенное значение состязательных и L1 потерь (g).

Если потери дискриминатора стремятся к нулю и остаются там в течение длительного времени, рассмотрите возможность перезапуска обучающего прогона, поскольку это пример ошибки обучения.

> 1, d1 [0,566] d2 [0,520] г [82,266] > 2, d1 [0,469] d2 [0,484] г [66,813] > 3, d1 [0,428] d2 [0,477] г [79,520] > 4, d1 [0,362] d2 [0,405] г [78,143] > 5, d1 [0,416] d2 [0,406] г [72,452] … > 109596, d1 [0,303] d2 [0,006] г [5,792] > 109597, d1 [0,001] d2 [1,127] g [14.343] > 109598, d1 [0,000] d2 [0,381] г [11,851] > 109599, d1 [1,289] d2 [0,547] г [6,901] > 109600, d1 [0,437] d2 [0,005] г [10,460] > Сохранены: plot_109600.png и model_109600.h5

> 1, d1 [0,566] d2 [0,520] г [82,266] > 2, d1 [0,469] d2 [0,484] г [66,813] > 3, d1 [0,428] d2 [0,477] г [79,520 ] > 4, d1 [0,362] d2 [0,405] г [78,143] > 5, d1 [0,416] d2 [0,406] г [72.452] … > 109596, d1 [0,303] d2 [0,006] г [5,792] > 109597, d1 [0,001] d2 [1,127] г [14,343] > 109598, d1 [0,000] d2 [0,381] г [11,851] > 109599, d1 [1,289] d2 [0,547] г [6,901] > 109600, d1 [0,437] d2 [0,005] г [10,460] > Сохранено: plot_109600.png и модель_109600.h5

Модели сохраняются каждые 10 эпох и сохраняются в файл с номером итерации обучения. Кроме того, изображения генерируются каждые 10 эпох и сравниваются с ожидаемыми целевыми изображениями.Эти графики можно оценить в конце прогона и использовать для выбора окончательной модели генератора на основе качества сгенерированного изображения.

В конце прогона у вас будет 10 сохраненных файлов модели и 10 графиков сгенерированных изображений.

После первых 10 эпох создаются изображения карты, которые выглядят правдоподобно, хотя линии улиц не совсем прямые, а изображения содержат некоторое размытие. Тем не менее, большие конструкции находятся в нужных местах и ​​в большинстве случаев окрашены в нужные цвета.

График спутника на карту Google, переведенные изображения с помощью Pix2Pix после 10 эпох обучения

Изображения, сгенерированные примерно после 50 периодов обучения, начинают выглядеть очень реалистично, по крайней мере, в смысле, а качество остается хорошим до конца тренировочного процесса.

Обратите внимание на первый пример сгенерированного изображения ниже (правый столбец, средняя строка), который содержит больше полезных деталей, чем реальное изображение карты Google.

График спутника на карту Google, переведенные изображения с помощью Pix2Pix после 100 эпох обучения

Теперь, когда мы разработали и обучили модель Pix2Pix, мы можем изучить, как их можно использовать автономно.

Как переводить изображения с помощью модели Pix2Pix

Обучение модели Pix2Pix приводит к созданию множества сохраненных моделей и образцов сгенерированных изображений для каждой.

Больше эпох обучения не обязательно означает более качественную модель. Следовательно, мы можем выбрать модель на основе качества сгенерированных изображений и использовать ее для выполнения специального преобразования изображения в изображение.

В этом случае мы будем использовать модель, сохраненную в конце прогона, например после 100 эпох или 109 600 итераций обучения.

Хорошей отправной точкой является загрузка модели и использование ее для специальных переводов исходных изображений в обучающем наборе данных.

Сначала мы можем загрузить набор обучающих данных. Мы можем использовать ту же функцию с именем load_real_samples () для загрузки набора данных, которая использовалась при обучении модели.

# загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загрузить сжатые файлы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] Х1 = (Х1 — 127.5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 возврат [X1, X2]

# загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (filename): # загрузить сжатые файлы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [ ‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 X2 = (X2 — 127,5) / 127.5 возврат [X1, X2]

Эту функцию можно вызвать следующим образом:

… # загрузить набор данных [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’) print (‘Загружено’, X1.shape, X2.shape)

… # загрузить набор данных [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’) print (‘Loaded’, X1.shape, X2.shape)

Затем мы можем загрузить сохраненную модель Keras.

… # модель нагрузки модель = load_model (‘модель_109600.h5’)

… # загрузить модель model = load_model (‘model_109600.h5’)

Затем мы можем выбрать случайную пару изображений из набора обучающих данных для использования в качестве примера.

… # выбрать случайный пример ix = randint (0, len (X1), 1) src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix]

… # выбрать случайный пример ix = randint (0, len (X1), 1) src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix]

Мы можем предоставить исходное спутниковое изображение в качестве входных данных для модели и использовать его для прогнозирования изображения карты Google.

… # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image)

… # генерировать изображение из источника gen_image = model.предсказать (src_image)

Наконец, мы можем построить исходное, сгенерированное изображение и ожидаемое целевое изображение.

Функция plot_images () ниже реализует это, обеспечивая красивый заголовок над каждым изображением.

# сюжетное исходное, сгенерированное и целевое изображения def plot_images (src_img, gen_img, tar_img): images = vstack ((src_img, gen_img, tar_img)) # масштаб от [-1,1] до [0,1] изображения = (изображения + 1) / 2.0 title = [‘Источник’, ‘Создано’, ‘Ожидается’] # построчно строить изображения для i в диапазоне (len (изображения)): # определить подзаговор pyplot.subplot (1, 3, 1 + я) # выключить ось pyplot.axis (‘выключено’) # построить необработанные данные пикселей pyplot.imshow (изображения [i]) # показать заголовок pyplot.title (заголовки [i]) pyplot.show ()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002

# источник графика, сгенерированные и целевые изображения def plot_images (src_img, gen_img, tar_img): images = vstack ((src_img, gen_img, tar_img)) # масштаб от [-1,1] до [0 , 1] изображений = (images + 1) / 2.0 title = [‘Source’, ‘Generated’, ‘Expected’] # построчно строить изображения для i в диапазоне (len (images)): # define subplot pyplot.subplot ( 1, 3, 1 + i) # выключить ось pyplot.axis (‘off’) # построить необработанные данные пикселей pyplot.imshow (images [i]) # показать заголовок pyplot .title (заголовки [i]) pyplot.show ()

Эту функцию можно вызывать с каждым из наших исходных, сгенерированных и целевых изображений.

… # построить все три изображения plot_images (src_image, gen_image, tar_image)

… # построить все три изображения plot_images (src_image, gen_image, tar_image)

Объединяя все это воедино, ниже приведен полный пример выполнения специального преобразования изображения в изображение с примером из набора обучающих данных.

# пример загрузки модели pix2pix и ее использования для преобразования изображения в изображение из кераса.модели импортировать load_model из numpy import load из numpy import vstack из matplotlib import pyplot из numpy.random import randint # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127,5) / 127,5 return [X1, X2] # сюжетное исходное, сгенерированное и целевое изображения def plot_images (src_img, gen_img, tar_img): images = vstack ((src_img, gen_img, tar_img)) # масштаб от [-1,1] до [0,1] изображения = (изображения + 1) / 2.0 title = [‘Источник’, ‘Создано’, ‘Ожидается’] # построчно строить изображения для i в диапазоне (len (изображения)): # определить подзаговор pyplot.subplot (1, 3, 1 + я) # выключить ось pyplot.axis (‘выключено’) # построить необработанные данные пикселей pyplot.imshow (изображения [i]) # показать заголовок pyplot.title (заголовки [i]) pyplot.show () # загрузить набор данных [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’) print (‘Загружено’, X1.shape, X2.shape) # модель нагрузки model = load_model (‘модель_109600.h5 ‘) # выбрать случайный пример ix = randint (0, len (X1), 1) src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix] # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image) # построить все три изображения plot_images (src_image, gen_image, tar_image)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

# пример загрузки модели pix2pix и ее использования для преобразования изображения в изображение из keras.models import load_model from numpy import load from numpy import vstack from matplotlib import pyplot from numpy.random import randint # загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples ( загрузить сжатые массивы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [‘arr_1’] # масштабировать от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127.5) / 127,5 X2 = (X2 — 127,5) / 127,5 return [X1, X2] # источник графика, сгенерированные и целевые изображения def plot_images (src_img, gen_img, tar_img): изображений = vstack ((src_img, gen_img, tar_img)) # масштаб от [-1,1] до [0,1] изображений = (images + 1) / 2.0 заголовков = [‘Источник’, ‘Создано ‘,’ Expected ‘] # построчно строить изображения для i in range (len (images)): # определять подзаголовок pyplot.subplot (1, 3, 1 + i) # выключить ось pyplot.axis (‘off’) # построить необработанные данные пикселей pyplot.imshow (images [i]) # показать заголовок pyplot.title (title [i]) pyplot.show () # загрузить набор данных [X1, X2] = load_real_samples (‘maps_256.npz’) print (‘Loaded’, X1. shape, X2.shape) # загрузить модель model = load_model (‘model_109600.h5’) # выбрать случайный пример ix = randint (0, len (X1), 1) src_image, tar_image = X1 [ix], X2 [ix] # генерировать изображение из источника gen_image = model.pred (src_image) # построить все три изображения plot_images (src_image, gen_image, tar_image)

При выполнении примера будет выбрано случайное изображение из набора обучающих данных, оно переведено на карту Google и построено по сравнению с ожидаемым изображением.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

В этом случае мы видим, что сгенерированное изображение захватывает большие дороги с оранжевым и желтым цветом, а также зеленые парковые зоны. Созданное изображение не идеально, но очень близко к ожидаемому.

График спутника для преобразования изображения карты Google с помощью окончательной модели Pix2Pix GAN

Мы также можем использовать модель для перевода данного автономного изображения.

Мы можем выбрать изображение из набора данных проверки в разделе maps / val и обрезать спутниковый элемент изображения.Затем его можно сохранить и использовать в качестве входных данных для модели.

В этом случае мы будем использовать « maps / val / 1.jpg ».

Пример изображения из части проверки набора данных Maps

Мы можем использовать программу обработки изображений, чтобы создать грубую обрезку спутникового элемента этого изображения для использования в качестве входных данных и сохранить файл как satellite.jpg в текущем рабочем каталоге.

Пример обрезанного спутникового изображения для использования в качестве входных данных для модели Pix2Pix.

Мы должны загрузить изображение как массив пикселей NumPy размером 256 × 256, изменить масштаб значений пикселей до диапазона [-1,1], а затем расширить размеры одного изображения, чтобы представить один входной образец.

Функция load_image () ниже реализует это, возвращая пиксели изображения, которые могут быть предоставлены непосредственно загруженной модели Pix2Pix.

# загрузить изображение def load_image (имя файла, размер = (256,256)): # загрузить изображение желаемого размера пикселей = load_img (имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # масштаб от [0,255] до [-1,1] пикселей = (пикселей — 127,5) / 127,5 # изменить форму до 1 образца пикселей = expand_dims (пикселей, 0) возврат пикселей

# загрузить изображение def load_image (filename, size = (256,256)): # загрузить изображение с предпочтительным размером пикселей = load_img (filename, target_size = size) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пикселей) # масштаб от [0,255] до [-1,1] пикселей = (пикселей — 127.5) / 127,5 # изменить форму до 1 образца пикселей = expand_dims (пикселей, 0) вернуть пиксели

Затем мы можем загрузить наш обрезанный спутниковый снимок.

… # загрузить исходное изображение src_image = load_image (‘satellite.jpg’) print (‘Загружено’, src_image.shape)

… # загрузить исходное изображение src_image = load_image (‘satellite.jpg ‘) print (‘ Загружено ‘, src_image.shape)

Как и раньше, мы можем загрузить нашу сохраненную модель генератора Pix2Pix и сгенерировать перевод загруженного изображения.

… # модель нагрузки модель = load_model (‘модель_109600.h5’) # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image)

… # загрузить модель model = load_model (‘model_109600.h5 ‘) # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image)

Наконец, мы можем снова масштабировать значения пикселей до диапазона [0,1] и построить график результата.

… # масштаб от [-1,1] до [0,1] gen_image = (gen_image + 1) / 2.0 # построить изображение pyplot.imshow (gen_image [0]) pyplot.axis (‘выключено’) pyplot.show ()

… # масштаб от [-1,1] до [0,1] gen_image = (gen_image + 1) / 2.0 # построить изображение pyplot.imshow (gen_image [0]) pyplot .axis (‘выкл.’) pyplot.show ()

Если связать все это вместе, полный пример выполнения специального перевода изображения с одним файлом изображения приведен ниже.

# пример загрузки модели pix2pix и использования ее для одноразового перевода изображений из кераса.модели импортировать load_model из keras.preprocessing.image import img_to_array из keras.preprocessing.image import load_img из numpy import load из numpy import expand_dims из matplotlib import pyplot # загрузить изображение def load_image (имя файла, размер = (256,256)): # загрузить изображение желаемого размера пикселей = load_img (имя файла, target_size = размер) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пиксели) # масштаб от [0,255] до [-1,1] пикселей = (пикселей — 127.5) / 127,5 # изменить форму до 1 образца пикселей = expand_dims (пикселей, 0) вернуть пиксели # загрузить исходное изображение src_image = load_image (‘satellite.jpg’) print (‘Загружен’, src_image.shape) # модель нагрузки модель = load_model (‘модель_109600.h5’) # генерировать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image) # масштаб от [-1,1] до [0,1] gen_image = (gen_image + 1) / 2.0 # построить изображение pyplot.imshow (gen_image [0]) pyplot.axis (‘выключено’) пиплот.показать ()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 0003

# пример загрузки модели pix2pix и ее использования для одноразовой трансляции изображений из keras.модели import load_model from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.preprocessing.image import load_img from numpy import load from numpy import expand_dims 000 из matplot 000 pyplot def load_image (filename, size = (256,256)): # загрузить изображение с предпочтительным размером пикселей = load_img (filename, target_size = size) # преобразовать в массив numpy пикселей = img_to_array (пикселей) # масштаб от [0,255] до [-1,1] пикселей = (пикселей — 127.5) / 127,5 # изменить форму до 1 образца пикселей = expand_dims (пикселей, 0) вернуть пиксели # загрузить исходное изображение src_image = load_image (‘satellite.jpg’) print (‘ Loaded ‘, src_image.shape) # загрузить модель model = load_model (‘ model_109600.h5 ‘) # создать изображение из источника gen_image = model.predict (src_image) # масштаб от [-1, 1] до [0,1] gen_image = (gen_image + 1) / 2.0 # построить изображение pyplot.imshow (gen_image [0]) pyplot.axis (‘off’) pyplot.show ()

При выполнении примера загружается изображение из файла, создается его перевод и отображается результат.

Созданное изображение является разумным переводом исходного изображения.

Улицы не кажутся прямыми, а детали зданий немного не хватает. Возможно, при дальнейшем обучении или выборе другой модели можно будет создавать изображения более высокого качества.

Участок спутникового изображения, переведенный на карты Google с помощью окончательной модели Pix2Pix GAN

Как перевести карты Google на спутниковые изображения

Теперь, когда мы знакомы с тем, как разработать и использовать модель Pix2Pix для перевода спутниковых изображений на карты Google, мы можем также изучить обратное.

То есть мы можем разработать модель Pix2Pix для преобразования изображений карты Google в правдоподобные спутниковые изображения. Для этого требуется, чтобы модель изобрела или представила себе правдоподобные здания, дороги, парки и т. Д.

Мы можем использовать один и тот же код для обучения модели с одной небольшой разницей. Мы можем изменить порядок наборов данных, возвращаемых функцией load_real_samples () ; например:

# загрузить и подготовить обучающие изображения def load_real_samples (имя файла): # загружаем сжатые массивы данные = загрузка (имя файла) # распаковать массивы X1, X2 = данные [‘arr_0’], данные [‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 Х2 = (Х2 — 127.5) / 127,5 # возврат в обратном порядке возврат [X2, X1]

# загрузить и подготовить обучающие образы def load_real_samples (filename): # загрузить сжатые массивы data = load (filename) # распаковать массивы X1, X2 = data [‘arr_0’], data [ ‘arr_1’] # масштаб от [0,255] до [-1,1] X1 = (X1 — 127,5) / 127,5 X2 = (X2 — 127,5) / 127.5 # возврат в обратном порядке возврат [X2, X1]

Примечание : порядок X1 и X2 обратный.

Это означает, что модель будет принимать изображения карты Google в качестве входных данных и учиться генерировать спутниковые изображения.

Запустите пример, как раньше.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

Как и раньше, о потере модели сообщается на каждой итерации обучения. Если потери дискриминатора стремятся к нулю и остаются там в течение длительного времени, рассмотрите возможность перезапуска обучающего прогона, поскольку это пример неудачного обучения.

> 1, d1 [0,442] d2 [0,650] г [49,790] > 2, d1 [0,317] d2 [0,478] г [56,476] > 3, d1 [0,376] d2 [0,450] г [48,114] > 4, d1 [0,396] d2 [0,406] г [62,903] > 5, d1 [0,496] d2 [0,460] г [40,650] … > 109596, d1 [0.311] d2 [0,057] г [25,376] > 109597, d1 [0,028] d2 [0,070] г [16,618] > 109598, d1 [0,007] d2 [0,208] г [18,139] > 109599, d1 [0,358] d2 [0,076] г [22,494] > 109600, d1 [0,279] d2 [0,049] г [9,941] > Сохранены: plot_109600.png и model_109600.h5

> 1, d1 [0,442] d2 [0,650] г [49,790] > 2, d1 [0,317] d2 [0,478] г [56,476] > 3, d1 [0,376] d2 [0,450] г [48,114 ] > 4, d1 [0.396] d2 [0,406] г [62,903] > 5, d1 [0,496] d2 [0,460] г [40,650] … > 109596, d1 [0,311] d2 [0,057] г [25,376] > 109597, d1 [0,028] d2 [0,070] г [16,618] > 109598, d1 [0,007] d2 [0,208] г [18,139] > 109599, d1 [0,358] d2 [0,076] г [22,494] > 109600, d1 [0,279] d2 [0,049] g [9,941] > Сохранено: plot_109600.png и model_109600.h5

Сложнее судить о качестве сгенерированных спутниковых изображений, тем не менее, правдоподобные изображения создаются всего через 10 эпох.

График карты Google Map со спутниковым переводом изображений с помощью Pix2Pix после 10 эпох обучения

Как и раньше, качество изображения улучшится и будет изменяться в процессе обучения. Окончательная модель может быть выбрана на основе качества сгенерированного изображения, а не общего количества эпох обучения.

Модель не представляет особых трудностей в создании разумных водных ресурсов, парков, дорог и т. Д.

График карты Google Map со спутниковым переводом изображений с помощью Pix2Pix после 90 эпох обучения

Расширения

В этом разделе перечислены некоторые идеи по расширению учебника, которые вы, возможно, захотите изучить.

• Автономный спутник . Разработайте пример перевода автономных изображений карт Google в спутниковые изображения, как мы сделали для спутниковых изображений в карты Google.
• Новый образ . Найдите спутниковый снимок совершенно нового места, переведите его на карту Google и сравните результат с фактическим изображением на картах Google.
• Дополнительная подготовка . Продолжите обучение модели еще на 100 эпох и оцените, приведет ли дополнительное обучение к дальнейшему улучшению качества изображения.
• Увеличение изображения . Используйте небольшое увеличение изображения во время обучения, как описано в статье Pix2Pix, и оцените, приводит ли это к лучшему качеству сгенерированных изображений.

Если вы изучите какое-либо из этих расширений, я хотел бы знать.
Разместите свои выводы в комментариях ниже.

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Официальный

API

Сводка

В этом руководстве вы узнали, как разработать генерирующую состязательную сеть Pix2Pix для преобразования изображения в изображение.

В частности, вы выучили:

• Как загрузить и подготовить спутниковое изображение в набор данных преобразования изображений в изображения Google Maps.
• Как разработать модель Pix2Pix для перевода спутниковых фотографий в изображения карты Google.
• Как использовать окончательную модель генератора Pix2Pix для перевода специальных спутниковых изображений.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Развивайте генерирующие состязательные сети уже сегодня!

Разрабатывайте модели GAN за считанные минуты

…с всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать в моей новой электронной книге:
Генеративные состязательные сети с Python

Он предоставляет руководств для самообучения и сквозных проектов на:
DCGAN , условных GAN , перевод изображений , Pix2Pix , CycleGAN
и многое другое …

Наконец-то добавьте модели GAN в свои проекты Vision

Пропустите академики. Только результаты.Посмотрите, что внутри

изображений | Python | Plotly

 импортировать plotly.graph_objects на ходу

fig = go.Figure ()

fig.add_trace (
    go.Bar (
        x = ["- 35,3", "-15,9", "-15,8", "-15,6", "-11,1",
           «-9,6», «-9,2», «-3,5», «-1,9», «-0,9»,
           «1.0», «1.4», «1.7», «2.0», «2.8», «6.2»,
           «8,1», «8,5», «8,5», «8,6», «11,4», «12,5»,
           «13,3», «13,7», «14,4», «17,5», «17,7»,
           «18,9», «25,1», «28,9», «41,4»],
        y = ["Дизайнеры, музыканты, художники и т. д.",
           «Секретари и административные помощники»,
           «Официанты и официанты», «Архивисты, хранители и библиотекари»,
           «Продажи и связанные с ними», «Работники по уходу за детьми, домашние работники автомобилей и т. Д.»,
           «Занятия по приготовлению пищи», «Дворники, горничные и т. Д.»,
           «Медицинские техники, ассистенты и помощники»,
           «Советники, социальные и религиозные деятели»,
           «Физики, естественные науки и социологи», «Строительство»,
           «Заводские сборщики», «Слесарии, ремонтники и др.",
           «Работники СМИ и коммуникаций», «Учителя»,
           «Механики, ремонтники и др.», «Финансовые аналитики и консультанты»,
           «Работники сельского хозяйства, рыболовства и лесоводства»,
           «Водители грузовиков, оператор тяжелой техники и др.», «Бухгалтеры и аудиторы»,
           «Человеческие ресурсы, аналитики управления и др.», «Менеджеры»,
           «Юристы и судьи», «Инженеры, архитекторы и геодезисты»,
           «Медсестры», «Работники юридического сопровождения»,
           «Программисты и системный администратор.»,« Полицейские и пожарные »,
           «Руководители», «Врачи, стоматологи, хирурги»],
        marker = go.bar.Marker (
            цвет = "rgb (253, 240, 54)",
            line = dict (color = "rgb (0, 0, 0)",
                      ширина = 2)
        ),
        Ориентация = "ч",
    )
)

# Добавить изображение
fig.add_layout_image (
    дикт (
        source = "https://raw.githubusercontent.com/cldougl/plot_images/add_r_img/vox.png",
        xref = "paper", yref = "paper",
        х = 1, у = 1,05,
        размерx = 0.2, sizey = 0,2,
        xanchor = "right", yanchor = "bottom"
    )
)

# обновить свойства макета
fig.update_layout (
    autosize = False,
    высота = 800,
    ширина = 700,
    bargap = 0,15,
    bargroupgap = 0,1,
    barmode = "стек",
    hovermode = "х",
    маржа = dict (r = 20, l = 300, b = 75, t = 125),
    title = ("Движение вверх, движение вниз 
" +
           « Процентильное изменение дохода между детством и взрослостью »),
)

fig.show ()
 

Индиана Джонс 5 наборов фотографий намекают на точку посадки на Луну

Новые интригующие фотографии, сделанные на съемках «Индианы Джонса 5» в Глазго, Шотландия, намекают на сюжетную точку, связанную с высадкой на Луну в 1969 году.

Индиана Джонс 5 набор фотографий намекает на место высадки на Луну. Пятый Indiana Jones действительно происходит, поскольку фильм в настоящее время снимается по всей Великобритании. Харрисон Форд возвращается еще раз, чтобы сыграть путешественника-путешественника Индиану Джонса, но на этот раз его не будет сопровождать Стивен Спилберг. Вместо этого Джеймс Мангольд берет на себя обязанности режиссера.

Это действительно уже была насыщенная событиями съемка для Форда: 78-летний актер получил травму плеча во время выполнения трюка на съемочной площадке.Травма Форда привела к сообщениям о прекращении съемок, но Мангольд быстро развенчал такие разговоры, и позже Форд был замечен на съемочной площадке с перевязанной рукой. Что касается сюжета Indiana Jones 5 , то мало что было официально объявлено, но просочившиеся фотографии позволяют фанатам начать собирать вещи по кусочкам. Уже были проблески замков, танков и нацистов — все, что было видно в фильмах об Индиане Джонсе раньше. Другие фотографии намекают на возможное использование CGI для уменьшения старения на Ford, а еще больше фотографий дают поклонникам возможность взглянуть на нового напарника Инди, которого играет Тоби Джонс.

Связанный: Индиана Джонс 5 фотографий, намекающих на несколько временных рамок (и почему это идеально)

Последняя утечка дает еще один интригующий намек на сюжет Indiana Jones 5 .Как сообщает Glasgow Times , фасады зданий в шотландском городе изменяются дизайнерами фильма так, чтобы они выглядели как 1960-е (вывеска Pan Am, в частности, указывает период времени). Одно особенно показательное изображение показывает вывеску в окне с надписью « Добро пожаловать домой, Армстронг, Олдрин, Коллинз, », предлагая снимать сцену в этом месте, изображающую парад тикерных лент, устроенный в Нью-Йорке 13 августа 1969 года для возвращающихся. Астронавты «Аполлона-11» после исторической миссии на Луну.

НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ, ЧТОБЫ ПРОСМОТРЕТЬ НОВУЮ ИНДИАНУ ДЖОНС 5 ФОТОГРАФИЙ

Угол приземления на Луну, о котором здесь дразнят, — не столько открытие, сколько подтверждение, поскольку ранее ходили слухи, что в истории Indiana Jones 5 будет элемент космической гонки.Конечно, предыдущие утечки также подтвердили настройку Второй мировой войны и намекнули на то, что Форд устарел, чтобы сыграть более молодого Индиану Джонса. Сложите все, и теперь есть еще больше доказательств того, что Indiana Jones 5 будет меняться во времени. Что еще неизвестно, так это конкретная история, которая будет рассказана в эти разные периоды времени. Прыгать во времени действительно было бы новой морщиной для Индианы Джонса, поскольку ранее в сериале не было много ретроспективных кадров, единственным большим исключением был пролог молодого Инди с Ривером Фениксом в Индиана Джонс и Последний крестовый поход .

Рассказ истории, разнесенной на несколько периодов времени, действительно дал бы Indiana Jones 5 другое ощущение, чем предыдущие записи франшизы. Еще неизвестно, какая часть фильма будет происходить в каждом временном периоде, но можно с уверенностью предположить, что эпизоды Второй мировой войны будут сведены к минимуму, учитывая расходы на уменьшение старения Форда.Тогда также можно с уверенностью предположить, что большая часть фильма будет происходить в 1969 году, примерно во время высадки на Луну. Но как космическая гонка действительно повлияет на сюжет? И есть ли шанс, что сам Индиана Джонс выйдет на орбиту (не в холодильнике, а в настоящей капсуле)? Добавление научной фантастики к Индиане Джонсу не очень хорошо сработало, когда оно было опробовано в Индиана Джонс и Королевство хрустального черепа , поэтому, вероятно, для Мангольда и компании было бы разумно оставить Индиана Джонс 5 привязанными к земле. .Встреча Индианы Джонса с Нилом Армстронгом и другими астронавтами «Аполлона-11», тем не менее, может быть забавным маленьким моментом Форреста Гампа, не слишком отличающимся от того, как Джонс ненадолго столкнулся с Гитлером в Last Crusade .

Подробнее: что старый Инди может добавить в Индиану Джонса 5

Источник: The Glasgow Times

• Indiana Jones 5 (2022) Дата выпуска: 29.07.2022

Неудержимые 4 набора Полный состав: Сталлоне, Стэтхэм, 50 Cent и Меган Фокс

Об авторе Дэн Зински (Опубликовано 2431 статей)

Дэн Зински — внештатный писатель, в настоящее время регулярно публикующий материалы для Screen Rant.Его предыдущие усилия включают в себя статьи о спорте, общей поп-культуре, сплетнях о знаменитостях и различных других формах бессмысленного отвлечения внимания. На сегодняшний день он оставил около 100 незавершенных сценариев, большинство из которых, к счастью, были полностью удалены из нашей плоскости существования. В настоящее время он живет там, где лежит его голова. Его хобби — есть Doritos, играть в игры Atari, избегать зрительного контакта и пить слишком много кофе. Его любимые актеры — Грета Гарбо, Хамфри Богарт, Роберт Митчем, Кейт Бланшетт, Граучо Маркс и Ричард Бертон.Его самые любимые кинокритики — Полин Кель, Мэнни Фарбер и, конечно же, он сам. Он считает «Изгоев-1» одной из величайших пародий в истории.

Ещё от Dan Zinski

Матрица: Сюжет воскрешения, фото, трейлер, состав, дата выхода, спойлеры

Хорошие новости: Киану Ривз и Кэрри-Энн Мосс должны повторить свои роли Нео и Тринити в предстоящем четвертом фильме «Матрица ».Кроме того, благодаря панели CinemaCon ранее на этой неделе фильм был назван «Матрица : Воскрешение, ». Плохие новости: Лоуренс Фишберн не вернется в роли Морфеуса.

«Меня не приглашали», — сказал Фишберн журналу New York Magazine . « Может быть, это заставит меня написать еще одну пьесу. Я ищу в этом благословения. Я желаю им всего наилучшего. Надеюсь, это здорово».

Но хотя мы не увидим Морфеуса, которого мы знаем и любим из оригинальной трилогии, ходят слухи, что в фильме будет новый взгляд на культового персонажа.Вот все, что мы знаем о фильме на данный момент, включая детали из трейлера, который дебютировал на предустановке CinemaCon.

Кто в нем?

Наряду с Ривзом и Моссом в основной состав входят Нил Патрик Харрис, Яхья Абдул-Матин II и Джада Пинкетт Смит, сыгравшая Ниобу в двух сиквелах «Матрицы». Ходят слухи, что в новом фильме Абдул-Матин может сыграть молодого Морфеуса.

Кто это делает?

Сделать еще один фильм «Матрица» было бы невозможно без одного из умов, придумавших оригинальную трилогию.Лана Вачовски, которая сняла первые три фильма со своим братом и сестрой Лилли, возвращается, чтобы написать и направить «Матрицу 4».

«Мы очень рады вернуться в серию Матрица вместе с Ланой», — Warner Bros. Picture Group председатель Тоби Эммерих сказал в объявлении. «Лана — настоящий провидец, необычный и оригинальный творческий режиссер, и мы очень рады, что она пишет, режиссирует и продюсирует эту новую главу во вселенной« Матрицы »».

Александр Хемон и Дэвид Митчелл написали сценарий вместе с Вачовски, которая написала и поставила оригинальную трилогию со своей сестрой Лилли.И если вам интересно, почему Лилли не участвует, она недавно рассказала о своем решении не работать над Matrix: Resurrections на виртуальной панели Летнего тура Ассоциации телевизионных критиков:

«[Лана] придумала это Идея для другого фильма Матрица , и у нас был этот разговор, и это было фактически — мы начали говорить об этом в промежутке между смертью [нашего] отца и смертью [нашей] мамы, то есть с разницей в пять недель. идея вернуться назад и стать частью чего-то, что я делал до этого, была явно непривлекательной.И, вроде бы, я не хотел пройти через свой переходный период и пережить этот огромный переворот в моей жизни, чувство потери от моих мамы и папы, желание вернуться к тому, что я делал раньше, и разобраться. [ходить] по старым тропам, по которым я шел, чувствовал себя эмоционально невыполненным, и на самом деле наоборот — как будто я собирался вернуться и жить в этих старых ботинках, в некотором роде. И я не хотел этого делать ».

Итак, чем же может быть

Matrix 4 все эти годы спустя?

В совокупности трилогия Matrix, завершившаяся в 2003 году серией Matrix Revolutions , собрала 1 доллар.6 миллиардов в мировом прокате. Трилогия закончилась миром между людьми и машинами, дав людям возможность полностью покинуть Матрицу. Однако и Нео, и Тринити погибают в финальном фильме — Тринити в результате крушения корабля на воздушной подушке; и Нео после битвы с агентом Смитом. Хотя в конце концов говорят, что Нео вернется, неясно, как Ривз и Мосс повторит свои роли в сиквеле.

Тем не менее, описание трейлера CinemaCon говорит нам немного больше о том, чего мы можем ожидать от Matrix: Resurrections .Судя по всему, Нео живет в недалеком будущем Сан-Франциско, в ловушке скучного существования в духе самого начала The Matrix . Он сталкивается с Тринити в кафе, и она спрашивает его: «Мы встречались?» Затем трейлер, как сообщается, переходит к различным актам из последовательностей действий Matrix . Уклонение, скручивание, карате, работы.

«Многие идеи, которые мы с Лилли исследовали 20 лет назад о нашей реальности, сейчас даже более актуальны. Я очень рад, что эти персонажи вернулись в мою жизнь, и благодарен за еще один шанс поработать с моими блестящими друзьями », — сказал Вачовски в заявлении для Variety , когда было объявлено о выпуске Matrix 4 .

В феврале 2020 года, когда официально началось производство фильма, в сеть просочились некоторые съемочные фотографии Ривза, которые, похоже, совпадают с описанием трейлера.

Этот контент импортирован из Twitter. Вы можете найти тот же контент в другом формате или найти дополнительную информацию на их веб-сайте.

Это уж точно не похоже на того гладкого богоподобного Нео, которого мы помним. На самом деле, он выглядит в худшей форме, чем беспилотник без анонимной кабины, которым он был в начале первого Matrix .Что произошло после смерти Нео? Возможно ли, что его сознание было загружено обратно в Матрицу после соглашения с роботами о прекращении войны? Неужели он сейчас просто живет в Матрице как очередной засранец, не зная, кто он такой, и о реальности мира?

Какая дата выпуска

Matrix 4 ?

Первоначально Warner Bros. назвала Matrix 4 официальной датой выхода 21 мая 2021 года, но, как и многие другие фильмы, его выпуск с тех пор был отложен из-за пандемии COVID-19.Его дебют запланирован на 22 декабря 2022 года.

Мэтт Миллер Редактор культуры Мэтт Миллер — бруклинский писатель о культуре и образе жизни и музыкальный критик, чьи работы появлялись в Esquire, Forbes, The Denver Post и документальных фильмах.

Сюжетные фото: D1 81 d1 8e d0 b6 d0 b5 d1 82 d0 bd d1 8b d0 b5 d1 84 d0 be d1 82 d0 be d0 bb d1 8e d0 b4 d0 b5 d0 b9 картинки, стоковые фото D1 81 d1 8e d0 b6 d0 b5 d1 82 d0 bd d1 8b d0 b5 d1 84 d0 be d1 82 d0 be d0 bb d1 8e d0 b4 d0 b5 d0 b9