GitHub - VITA-GroupGAN-схуднення ECCV 2020; Всебічне стиснення GAN за допомогою уніфікованої оптимізації; від

Хаотао Ван, Шупенг Гуй, Хайчуань Ян, Джи Лю, Чжанян Ван

eccv

У ECCV 2020 (в центрі уваги)

Універсальний метод стиснення GAN, що включає модельну дистиляцію, обрізку каналів та квантування в рамках мінімальної оптимізації GAN.

Переклад зображення в зображення за допомогою (стисненого) CycleGAN:

1. Завантажити набір даних:

Це завантажить набір даних у папку наборів даних/(наприклад, набори даних/summer2winter_yosemite).

2. Отримайте оригінальний щільний CycleGAN:

Використовуйте офіційні коди CycleGAN для підготовки оригінальних щільних CycleGAN.

Використання попередньо навченого щільного генератора та дискримінатора для ініціалізації G та D для GAN-схуднення необхідне у наборі даних horse2zebra. Завантажив щільні моделі для GS32 і GS8 звідси і тут, відповідно, і помістив їх під кореневий шлях проекту.

3. Створіть результати передачі стилю на навчальному наборі

Використовуйте попередньо навчений щільний генератор, щоб генерувати результати передачі стилів на навчальному наборі та поміщати результати передачі стилів у папку train_set_result /. Наприклад, train_set_result/summer2winter_yosemite/B/2009-12-06 06: 58: 39_fake.png - це фальшиве зимове зображення, передане з реальних наборів даних літніх зображень/summer2winter_yosemite/A/2009-12-06 06: 58: 39.png використовуючи оригінальний щільний CycleGAN.