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SPADE(GauGAN)代码运行方法
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SPADE运行方法
写在前面为什么Pix2PixHD和SPADE都不用RGB作为输入如何运行SPADE可能遇到的问题(2022/04/28更)如何控制合成风格(2022/07/30更)-\-contain_dontcare_label参数
写在后面
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SPADE作为目前Label to Image的守门员，非常值得学习，前几天复现了一下他的模型现在来分享一下运行方法。 为什么Pix2PixHD和SPADE都不用RGB作为输入可以参考这篇博客https://blog.csdn.net/iiiiiiimp/article/details/123459193 其实这是为了把单通道的语义图label进行one-hot编码再给生成器 我这里以512 * 512 大小的图片为例子，label默认为单通道8bit大小。 （1）我偏要用RGB的label图片作为输入 SPADE不能像Pix2PixHD那样使用参数--label_nc 0直接将RGB送给网络，但是我之前试了一下把--label_nc的参数设置255然后加上--contain_dontcare_label是可以运行的。参考了https://github.com/NVlabs/SPADE/issues/137 python train.py --name 名字 --dataset_mode custom --load_size 512 --crop_size 512 --display_winsize 512 --label_nc 255 --contain_dontcare_label --label_dir 路径/train_label --image_dir 路径/train_img --no_instance（2）只有label作为输入 python train.py --name 名字 --dataset_mode custom --load_size 512 --crop_size 512 --display_winsize 512 --label_nc 类别数 --label_dir 路径/train_label --image_dir 路径/train_img --no_instance（3）label和intance作为输入 把--no_instance改为--instance_dir即可 python train.py --name 名字 --dataset_mode custom --load_size 512 --crop_size 512 --display_winsize 512 --label_nc 类别数 --label_dir 路径/train_label --image_dir 路径/train_img --instance_dir 路径/train_inst（4）如果输入图片的宽高不相等 例如我这里图片是720 * 576 这先计算720/576 = 1.25，然后把这个1.25作为 --aspect_ratio的参数 python train.py --name 名字 --dataset_mode custom --preprocess_mode none --load_size 720 --crop_size 720 --display_winsize 720 --aspect_ratio 1.25 --label_nc 类别数 --label_dir 路径/train_label --image_dir 路径/train_img --instance_dir 路径/train_inst 可能遇到的问题如果训练效果可以，而测试效果如下这种很模糊，就把test.py里面的model.eval()注释掉就行。参考了https://github.com/NVlabs/SPADE/issues/96 如果使用训练时使用了超参--use_vae，那么测试时使用--use_vae每次运行生成的图片都会有不同的风格，但如何像论文第一页那种控制风格呢？ 运行test.py前把pix2pix_dataset.py中__getitem__函数的 image = Image.open(image_path)改为 image = Image.open( self.image_paths[0])其中self.image_paths[0]中的0表示使用使用测试集图片的第0张图片去编码，如果想使用测试集图片的第1张图片去编码，改为1就行了。 (2022/07/30更)--contain_dontcare_label参数--contain_dontcare_label表示的是是否包含不关心的类别，citycapes中不关心的类别为第一类，也就是没有标签，默认值为0。 但是SPADE中的不关心类别默认为255。 这是我总结的GAN相关论文的解析。希望本文对大家学习SPADE有所帮助。 |
但是在SPADE的官方代码中，citycapes数据集并没有设置--contain_dontcare_label，所以是unlabel类型也当成一个类型去处理的。 
但是在OASIS的citycapes数据集，这是把-1当作不关心的类别处理的。 
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