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PixelCNN ist eine Klasse von generativen Modellen, die sich durch ihre Fähigkeit auszeichnen, komplexe Bilder zu erzeugen und gleichzeitig eine tractable Likelihood zu haben. In diesem Blogpost werden wir die grundlegenden Konzepte und Implementierungsdetails von PixelCNN erläutern.

Hintergrund


Generative Bildmodellierung ist ein zentrales Problem in der unsupervised Learning. Bilder sind hochdimensional und hochstrukturiert, was die Schätzung ihrer Verteilung extrem herausfordernd macht. Ein effektiver Ansatz, um die gemeinsame Verteilung der Pixel in einem Bild zu modellieren, besteht darin, sie als Produkt von bedingten Verteilungen zu faktorisieren. Dieser Ansatz wird als autoregressive Modell bezeichnet.

PixelCNN-Architektur


Die PixelCNN-Architektur besteht aus einer vollständig konvolutionellen Netzwerk mit 15 Schichten, die die räumliche Auflösung des Eingabebildes beibehält und an jeder Position eine bedingte Verteilung ausgibt. Die Architektur verwendet Masked Convolutionen, um die Abhängigkeit zwischen den Pixeln zu modellieren.

Masking


Masking ist ein wichtiger Aspekt der PixelCNN-Architektur. Durch die Verwendung von Masken kann das Netzwerk verhindern, dass es die Zukunft kontext sieht, während es die bedingten Verteilungen der Pixel berechnet. Die Masken werden auf die Convolutionsschichten angewendet, um die Abhängigkeit zwischen den Pixeln zu modellieren.

Implementation


Die Implementierung von PixelCNN umfasst die Verwendung von Python 3 und TensorFlow. Das Repository enthält auch ein Skript für die Ausbildung des Modells auf CIFAR-10 und Small ImageNet. Die Ausbildung des Modells auf einer Maschine mit 8 Maxwell TITAN X GPUs dauert etwa 10 Stunden und konvergiert nach etwa 5 Tagen auf 2,92 Bits pro Dimension.

Daten und Verlustfunktionen


Die Daten werden in Form von Bildern bereitgestellt, die in einem bestimmten Format vorliegen müssen. Die Verlustfunktion wird als diskrete logistische Mischverteilung berechnet.

Training und Inferenz


Das Training des Modells erfolgt durch die Verwendung des train.py-Skripts. Die Inferenz wird durch die Verwendung des infer.py-Skripts durchgeführt.

Zusammenfassung


In diesem Blogpost haben wir die grundlegenden Konzepte und Implementierungsdetails von PixelCNN erläutert. PixelCNN ist ein leistungsfähiges generatives Modell, das sich durch seine Fähigkeit auszeichnet, komplexe Bilder zu erzeugen und gleichzeitig eine tractable Likelihood zu haben. Die Implementierung von PixelCNN umfasst die Verwendung von Python 3 und TensorFlow und kann auf verschiedenen Datensätzen trainiert werden.

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