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.