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학교 장소 사진 dataset

How to count person in image? https://colab.research.google.com/drive/19eq2HMHADSwM-BtDqzabMu213XXwq-9q?usp=sharing

https://colab.research.google.com/drive/19eq2HMHADSwM-BtDqzabMu213XXwq-9q?usp=sharing 기존의 RCNN은 Linux 환경에서 pre-trained 되어있는 모델을 사용했다. GAN을 사용하던 Google Colab에서도 사용가능한 모델을 찾아서 돌려보았다.

aerial photos↔Google maps using CycleGAN

dataset 이미지 검색 키워드 #site layout plan #landscape plan # 조경 평면도 깔끔한 이미지를 찾기가 어려웠다. 다운받은 사진들을 3D 그림판을 이용하여 사이즈를 256X256으로 통일시켰다. Train A (target) Train B (input) Test A (target) Test B (input) 1 epoch 당 205초(3분 20초) Test Result

이번에는 input 사진을 180도 돌린 후 test data에 넣어보았다.

sketch 된 사진을 180도 회전하여 test 를 돌리면 어떤 결과가 나오는지 실험해보았다. 만들어진 dataset 이전에 만들어진 train data를 5개 돌린 후 위에 사진을 test data에 넣어서 어떤 결과가 나오는지 확인하였다. 실험조건: epoch=10, datasize =5 180도 돌렸을때 구조가 비슷한 사진이기 때문에 input에서 groundtruth로 어떻게 변경되었는지 판단하기 어려웠고 epoch에 따라 결과가 달라질수도 있겠다는 생각이 들어서epoch을 20으로 늘리고“urbanGAN #2” 계속 읽기

urban landscape로 새로운 dataset을 만들었다. https://www.photopea.com/ 온라인 포토샵 프로그램을 사용하여 펜 툴로 직접 라인을 따라 그렸다.

#urban planning # urban landscape를 주제로 pix2pix에 이미지를 넣고 돌려보았다.

Pix2pix(AllGAN) 모델, dataset 5개