Проект по курсу "Глубокое обучение" в ВШЭ (СПб).
За основу взят проект deOldify (блог-пост на fast.ai, репозиторий на GitHub).
Все исполняемые файлы лежат в корне репозитория:
make_dataset.py
создает небольшую копию kaggle-версиии ImageNet;pretrain_generator.py
,pretrain_discriminator.py
,train_gain.py
-- назначение понятно из названий, выполнять в этом же порядке. GAN-часть работает нестабильно.
Веса предобученных генераторов и используемый датасет можно скачать по ссылке. Все модели обучались только без дискриминатора, использовались L1Loss
и цветовая гамма CIELAB. Также для обучения генератора можно использовать RGB, результаты получаются схожие.