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成员:华东理工大学 梁磊、俞贤康、何旭峰 指导教师:华东理工大学 陈志华教授;上海交通大学 盛斌教授
本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 草图生成风景比赛的代码实现。本项目的特点是:采用了 cGAN 方法对 随机采样的噪声 和 给定数字类别 进行处理,取得了 生成指定类别数字的图片 的效果,在评测系统上的评分为 0.9996。
本项目在 1 张 3090 上运行,训练时间约为 0.5 小时。
执行以下命令安装 python 依赖;Jittor 安装及测试参考 计图
pip install -U jittor pip install numpy pip install Pillow
运行时会自动将数据集下载到~/.cache/jittor/dataset/目录下,目录名为mnist_data,不需要其他数据预处理。
~/.cache/jittor/dataset/
mnist_data
修改scripts/single_gpu.sh,删除--eval后表示进入训练模式。单卡训练可运行以下命令:
scripts/single_gpu.sh
--eval
bash scripts/single_gpu.sh
已训练模型的下载地址为 百度网盘,下载两个权重文件后,放入项目目录 warmup-comp/ 下。
warmup-comp/
修改scripts/single_gpu.sh,在train.py后添加--eval参数,表示进入测试模式;修改train.py第 140 行为需要生成的手机号。单卡训练可运行以下命令:
train.py
此项目大部分代码参考了 jittor-gan。
第二届计图(jittor / Jittor)人工智能挑战赛—热身赛,汪汪队立大功
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Jittor 计图挑战热身赛 cGAN-jittor
成员:华东理工大学 梁磊、俞贤康、何旭峰 指导教师:华东理工大学 陈志华教授;上海交通大学 盛斌教授
简介
本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 草图生成风景比赛的代码实现。本项目的特点是:采用了 cGAN 方法对 随机采样的噪声 和 给定数字类别 进行处理,取得了 生成指定类别数字的图片 的效果,在评测系统上的评分为 0.9996。
安装
本项目在 1 张 3090 上运行,训练时间约为 0.5 小时。
运行环境
安装依赖
执行以下命令安装 python 依赖;Jittor 安装及测试参考 计图
数据预处理
运行时会自动将数据集下载到
~/.cache/jittor/dataset/
目录下,目录名为mnist_data
,不需要其他数据预处理。训练
修改
scripts/single_gpu.sh
,删除--eval
后表示进入训练模式。单卡训练可运行以下命令:推理
已训练模型
已训练模型的下载地址为 百度网盘,下载两个权重文件后,放入项目目录
warmup-comp/
下。生成图片
修改
scripts/single_gpu.sh
,在train.py
后添加--eval
参数,表示进入测试模式;修改train.py
第 140 行为需要生成的手机号。单卡训练可运行以下命令:致谢
此项目大部分代码参考了 jittor-gan。