Внести изменения в методы и оптимизировать архитектуру существующей рабочей нейросети (Pix2Pix)


Изменения и оптимизация по списку:



1) оптимизация входящих изображений (перевод кода генератора и дискриминатора на прием изображений прямоугольного формата, сейчас “квадрат” )


2) Генерация тепловых карт маркеров из (X;Y) координат хранимых в json для дополнительного канала “на лету” по мере загрузки датасета на обучение.


3) Перевод на 3D свертки (сейчас параллельные каналы)


4) Оптимизация генератора и дискриминатора на основе Progressive Growing of GANs (PGGAN) / PatchGAN (дискриминатор)


5) Оптимизация функций потерьна основе Gradient Penalty Loss / Perceptual Loss


6) Тестовое обучение модели




В качестве референса есть код для каждого этапа апдейта.

Copilot/ChatGPT приветствуется




работа на офисной машине (RTX 3090TI, Core i9 14900)


доступ через AnyDesk (на вашей стороне должен быть быстрый интернет)






Только с опытом работы с GAN архитектурами

Python

venv


Docker

Flask / Fast API