/CartoonizedGanExport

cycle gan 을 기반으로 학습한 모델을 대상으로 필요한 부분만 추출하고, torch jit 를 통해서 필요로한 부분만 추출하는 방법을 정리해놓은 Repo 입니다.

Primary LanguagePython

CartoonizedGanExport

cycle gan 을 기반으로 학습한 모델을 (현실 -> 흑백 만화체) 대상으로 원본 레포가 너무나 많아, 필요한 부분만 추출하고,
그 중에서도 torch jit 를 통해서 필요로한 부분만 추출하는 방법을 정리해놓은 Repo 입니다.

Require Environment

아래 라이브러리 정도만 필요로하니, 쉽게 환경을 구축하실 수 있으실 겁니다.
굳이 아래 설정과 버젼까지 동일할 필요는 없으며, 이케저케 해서 실행을 하실 수 있으실 겁니다.

Pillow==7.1.2
torch==1.10.0
torchvision==0.11.1

파일 설명

  • inference.py

    sample 이미지를 대상으로 결과물을 출력합니다.

  • jit_export.py

    학습된 모델을 JIT 로 Export 합니다.

  • jit_test.py

    jit 로 export 된 모델을 테스트합니다.

Result 비교

원본 CartoonizeGan 적용후

Taken Time 비교

CPU 환경에서, 100 번의 연산 결과를 기반으로, 평균을 구하였으며,

JIT 적용으로 인한 속도 향상은 크게 상관은 없는 듯합니다.

JIT 적용 전 JIT 적용 후
1.072 1.049