Python GAN - скрипт генерации изображений
Цена договорная
Привет!
я хочу разобраться в GAN сетях, и мне нужен такой скрипт генеративной нейросети (GAN):
- есть директория с файлами *.jpg и *.jpg.json , каждому .jpg файлу соответствует файл с мета-данными *.jpg.json
- изображения в файлах - квадраты 160х160, поделенные пополам, каждая половина закрашена цветом R,G или B или черным
- мета файл = list вида [0,0,0,0,0,0] где первые 3 значения - цвет левой половины (например для синей будет [0,0,1,0,0,0], а следующие 3 - для правой, например для красно-синего квадрата это будет [1,0,0,0,0,1]
сеть должна генерировать квадраты на основе подаваемого list
Мне нужен такой код, чтобы его можно было запустить на компьютере:
- загрузка данных для обучения
- функцию определения цветов половин квадрата (считается средний цвет, выдаем list[0..1, 0..1] из 2х float в диапазоне 0..1)
- дискриминатор должен получать на вход сгенерированное изображение и мета-данные на которых оно генерировалось, и вызывать фукнцию calc_colours и сравнивать с вычисленными мета-данными
- сохранение промежуточных результатов обучения (картинка каждые 100 циклов)
- в конце генерация изображения на основе list [0,1,0,1,0,0]
Данные для обучения прилагаю
Предложите пожалуйста свою цену и сроки
я хочу разобраться в GAN сетях, и мне нужен такой скрипт генеративной нейросети (GAN):
- есть директория с файлами *.jpg и *.jpg.json , каждому .jpg файлу соответствует файл с мета-данными *.jpg.json
- изображения в файлах - квадраты 160х160, поделенные пополам, каждая половина закрашена цветом R,G или B или черным
- мета файл = list вида [0,0,0,0,0,0] где первые 3 значения - цвет левой половины (например для синей будет [0,0,1,0,0,0], а следующие 3 - для правой, например для красно-синего квадрата это будет [1,0,0,0,0,1]
сеть должна генерировать квадраты на основе подаваемого list
Мне нужен такой код, чтобы его можно было запустить на компьютере:
- загрузка данных для обучения
- функцию определения цветов половин квадрата (считается средний цвет, выдаем list[0..1, 0..1] из 2х float в диапазоне 0..1)
- дискриминатор должен получать на вход сгенерированное изображение и мета-данные на которых оно генерировалось, и вызывать фукнцию calc_colours и сравнивать с вычисленными мета-данными
- сохранение промежуточных результатов обучения (картинка каждые 100 циклов)
- в конце генерация изображения на основе list [0,1,0,1,0,0]
Данные для обучения прилагаю
Предложите пожалуйста свою цену и сроки
В заказе есть исполнитель
При переводе заказа из архивного в актуальный, текущий исполнитель будет снят с задачи.
Выберите тип сделки
С безопасной сделкой вы всегда сможете вернуть средства, если что-то пойдет не так. С простой сделкой вы самостоятельно договариваетесь с исполнителем об оплате и берете на себя решение конфликтов.