Запустить Генеративную нейронную сеть(GAN) в облаках точек
- Взять любую существующую реализацию GAN в облаках точек и с использованием датасета Modelnet10 обучить её, по возможности вывести все показатели сети, что меняются в процессе обучения. Также, если получится, вывести график зависимости функции потерь генератора от числа эпох в обучении; график зависимости функции потерь дискриминатора от числа эпох в обучении. Иметь ввиду, что в Modelnet10 10 классов всего.
- Вывести ранее сгенерированные экземпляры. По возможности сохранить их в формате pcd или png (jpeg). Если получится, формат .off(воксельный) был бы очень подходящим
Основные моменты: Взять существующую реализацию, запустить ее на ограниченном наборе данных и дождаться, пока сеть обучится. Если обучение уж очень долгое, смело сокращайте количество эпох и количество точек в облаке (до 1024 точек к примеру или ещё меньше).
Результаты: Результаты представить в виде присланного исходного кода и экземляров сгенерированных данных, приветствуется использование google colab или jupyter notebook. Язык программирования: Python.
Полезные ссылки:
https://github.com/chunliangli/Point-Cloud-GAN
https://github.com/prajwalsingh/Tree-GAN
https://github.com/jtpils/TreeGAN
https://paperswithcode.com/task/point-cloud-generation