Jittor 计图挑战热身赛 cGAN-jittor

队伍名称：eeccuusst

｜展示方法的流程特点或者主要结果等

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 0.9706。

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

• ubuntu 18.04 LTS
• python >= 3.7
• jittor >= 1.3.0

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

pip install -U jittor
pip install numpy
pip install Pillow

预训练模型

预训练模型模型下载地址为 https:abc.def.gh，下载后放入目录 <root>/weights/ 下。

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

单卡训练可运行以下命令：

python CGAN.py

推理

｜ 介绍模型推理、测试、或者评估的方法

生成测试集上的结果可以运行以下命令：

bash scripts/test.sh

致谢

此项目大部分代码参考了 jittor-gan。

注意事项

点击项目的“设置”，在Description一栏中添加项目描述，需要包含“jittor”字样。同时在Topics中需要添加jittor。