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
