Проект был реализован для датасета сумками из оригинальной статьи.
Не разобрался как качать с Яндекс.диска или google drive по ссылке без подтверждений, так что сорри, download_dataset содержит только ссылки.
Датасет не весь, там 9 Гб, too much,я взял 1 Гб.
Использовал AdamW вместо Adam, так как часто слышу что это лучшее решение на данный момент.
Запуск через
python train.py --dataset_path ./p2p --num_epochs 15 --batch_size 32
Результаты последней генерации каждой эпохи складываются в ./data/image_$num_epoch$.png
Веса генератора так же по окончанию обучения сохраняются в ./data/generator.pt
Грузит веса модели генератора и генерирует новую картинку по заданной.
По умолчанию сохраняет результат в ./data/result.png
Запуск через
python generate.py --model_path ./data/generator.pt --image_path ./test_edges_image.png