COCO-GAN 项目使用教程

COCO-GAN 项目使用教程

COCO-GAN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/COCO-GAN

1. 项目目录结构及介绍

COCO-GAN 项目的目录结构如下：

COCO-GAN/
├── configs/
│   ├── CelebA_128x128_N2M2S64.yaml
│   ├── LSUN_256x256_N2M2S128.yaml
│   └── ...
├── data/
│   ├── celeba/
│   ├── lsun/
│   └── ...
├── fid_utils/
│   ├── fid.py
│   └── ...
├── models/
│   ├── generator.py
│   ├── discriminator.py
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── download_celeba.py
│   ├── download_lsun_bedroom.sh
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── coord_handler.py
├── data_loader.py
├── evaluator.py
├── img_utils.py
├── logger.py
├── main.py
├── ops.py
├── patch_handler.py
├── trainer.py
└── utils.py

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，如 CelebA_128x128_N2M2S64.yaml 等。
• data/: 存放数据集的目录，如 celeba/ 和 lsun/。
• fid_utils/: 包含用于计算 FID（Fréchet Inception Distance）的工具文件。
• models/: 包含生成器和判别器的模型定义文件。
• scripts/: 包含用于下载数据集和预处理的脚本。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• coord_handler.py: 处理坐标相关的功能。
• data_loader.py: 数据加载器。
• evaluator.py: 评估器。
• img_utils.py: 图像处理工具。
• logger.py: 日志记录器。
• main.py: 项目的启动文件。
• ops.py: 自定义操作。
• patch_handler.py: 处理图像块的功能。
• trainer.py: 训练器。
• utils.py: 通用工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py。该文件负责加载配置、初始化模型、加载数据、训练和测试模型。

主要功能

• 加载配置: 通过 --config 参数指定配置文件路径。
• 初始化模型: 根据配置文件初始化生成器和判别器。
• 加载数据: 使用 data_loader.py 加载数据集。
• 训练模型: 调用 trainer.py 进行模型训练。
• 测试模型: 在测试模式下生成图像并进行评估。

使用示例

python main.py --config="configs/CelebA_128x128_N2M2S64.yaml"

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/ 目录下，使用 YAML 格式。每个配置文件定义了模型的超参数、数据路径、训练参数等。

配置文件示例

# configs/CelebA_128x128_N2M2S64.yaml

dataset: celeba
resolution: 128
num_micro_patches: 2
macro_patch_size: 64
batch_size: 64
learning_rate: 0.0002
gradient_penalty_lambda: 10.0
...

配置文件参数说明

• dataset: 数据集名称。
• resolution: 图像分辨率。
• num_micro_patches: 每个宏块中的微块数量。
• macro_patch_size: 宏块的大小。
• batch_size: 批量大小。
• learning_rate: 学习率。
• gradient_penalty_lambda: 梯度惩罚的权重。

通过修改配置文件中的参数，可以调整模型的训练行为和性能。

COCO-GAN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/COCO-GAN