RGB2THERMAL_PML

このリポジトリには，Hugging Faceにアップロードした学習したモデルとHugging Faceへのアップロードするファイルが存在する． 以下に，モデルの詳細や利用方法を記載している．

ディレクトリ構成

├─.devcontainer
│  └─devcontainer.json
├─models
│  ├─CSTGAN
│  │  └─checkpoints
│  ├─CycleGAN
│  │  └─checkpoints
│  ├─DCLGAN
│  │  └─checkpoints
│  └─MUNIT
│      └─outputs
│          ├─rgb2thermal_folder
│          │  └─checkpoints
│          ├─rgb2thermal_it2000000
│          │  └─checkpoints
│          └─rgb2thermal_it4000000
│              └─checkpoints
├─scripts
├─.gitignore
├─Dockerfile
├─LICENSE
├─README.md
└─requirements.txt

モデル一覧

Hugging Face上のモデルは以下のリンクからアクセスできる．

1.CycleGAN

2.CSTGAN

3.DCLGAN

4.MUNIT

モデルの利用方法

Hugging Faceからアップロードしたモデルをローカル環境にダウンロードする方法

1.Gitを使用してリポジトリをローカルにクローンする

必要なツール:

• Git:(Git公式サイトからインストール)

手順:

1.Git LFSのインストール(必要な場合) Hugging Faceでは，大きなファイル(例えばモデルの重み)をGit LFS(Git Large File Storage)で管理する場合がある． まず，Git LFSをインストールする．

git lfs install

2.リポジトリをクローン

git clone https://huggingface.co/username/model_name

2.transformersライブラリを使う方法

transformersライブラリを使ってモデルをローカルにダウンロードすることができる．この方法では，Hugging Faceのモデルリポジトリから直接モデルを読みこみ，ローカルに保存する．

必要なツール:

• transformersライブラリ

手順

1.transformersをインストール

pip install transformers

2.ファイルを実行

cache_dirは，モデルをローカルのフォルダに保存するディレクトリを指定する．

ファイルを実行すると，指定された場所にモデルファイルが保存され，次回の実行時にはキャッシュが再利用される．

3.huggingface_hubライブラリを使う方法

huggingface_hubライブラリを使って、Hugging Faceから直接リポジトリをダウンロードすることができる．この方法では、指定したファイルを直接ローカルに保存できる．

必要なツール:

• huggingface_hubライブラリ

手順

1.huggingface_hubをインストール

pip install huggingface_hub

2.ファイルを実行 local_dirは，ダウンロード先のローカルディレクトリパスを指定する．

ファイルを実行すると，このパスに，リポジトリの全ファイルがダウンロードされる．