| 第二届计图挑战赛

Jittor 数字图片数据集 MNIST生成手机号

示例

简介

| 简单介绍项目背景、项目特点

本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 热身赛比赛的代码实现。本赛道将在数字图片数据集 MNIST 上训练 Conditional GAN（Conditional generative adversarial nets）模型，通过输入一个随机向量 z 和额外的辅助信息 y (如类别标签)，生成特定数字的图像。

安装

运行环境

• ubuntu 20.04 LTS
• python >= 3.7
• jittor >= 1.3.0

安装依赖

执行以下命令安装 python 依赖

pip install -r requirements.txt

数据集

数据集使用MNIST数据集进行训练

训练

训练可运行以下命令：

python CGAN.py

评测方式

本赛题通过 MNIST 分类器进行生成图像的验证，程序能够正常生成结果，且生成的结果图被判定为绑定的手机号即为通过，否则不通过。 评测程序会返回每个数字的平均正确率，大于0.7即可通过。

致谢

| 对参考的论文、开源库予以致谢，可选

此项目基于论文 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 实现，部分代码参考了 jittor-gan。