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GAN实战——书法字体生成练习赛开始报名啦！

百家作者：AI100 2019-04-11 09:14:15

生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。

目前GAN最常使用的场景就是图像生成，作为一种优秀的生成式模型，GAN引爆了许多图像生成的有趣应用。在图像生成模型的质量上，生成对抗网络技术可以说实现了飞跃，很多衍生模型已经在一定程度上解决了特定场景中的图像生成问题。此外，诸如文本到图像的生成、图像到图像的生成等应用研究也让工业界与学术界都非常“兴奋”，为人工智能行业带来了非常多的可能性。

为了带大家领略GAN的"优秀"，TinyMind特此策划了本次书法字体生成实战练习赛。

比赛地址：

https://www.tinymind.cn/competitions/45

报名也可点击"阅读原文"或识别上方二维码。

比赛规则

赛题要求参赛者利用GAN来生成多种样式的汉字字体，对于生成的文字图片，我们将采用Frechet Inception Distance(FID)来作为评估标准，得分越低，代表生成的字体图片的质量和多样性就越好，相应的排名也就越靠前。

第一阶段评测时间：3月25日-4月24日；第一阶段结束后进入自由练习阶段。

1、参赛者最终需提交由模型生成出来的任选10000张图片，大小为128x128，格式为png或者jpeg，置于一个文件夹里生成ZIP格式压缩包，用于线上的FID评估。

（10000张，128x128， png/jpeg，.Zip，以上关键词一个都不能错）

2、本练习赛采用Frechet Inception Distance(FID)来作为评估标准，得分越低，代表生成的字体图片的质量和多样性就越好，相应的排名也就越靠前。

3、第一阶段成绩以4月24日23:59前提交的结果为准。排行榜更新后为本阶段名次。

4、本次比赛可以个人形式和团队形式参与，每团队不超过5人。每账户每天最多提交5次。

5、本次比赛以学习交流为目的，我们将不定期邀请参赛大佬来分享思路，请注意交流群信息。

评估方法

关于FID的描述：公式中的μμ代表mean， $Σ " role="presentation" style="font-size: 15px; letter-spacing: 1px; padding-top: 1px; padding-bottom: 1px; max-width: none; display: inline-block; line-height: 0; word-spacing: normal; float: none; direction: ltr; max-height: none; min-width: 0px; min-height: 0px;"> Σ Σ$ 代表covariance． $T r " role="presentation" style="font-size: 15px; letter-spacing: 1px; padding-top: 1px; padding-bottom: 1px; max-width: none; display: inline-block; line-height: 0; word-spacing: normal; float: none; direction: ltr; max-height: none; min-width: 0px; min-height: 0px;"> Tr 代表sums up all the diagonal elements， x x$ 代表真实图片(原始数据集)， $g " role="presentation" style="font-size: 15px; letter-spacing: 1px; padding-top: 1px; padding-bottom: 1px; max-width: none; display: inline-block; line-height: 0; word-spacing: normal; float: none; direction: ltr; max-height: none; min-width: 0px; min-height: 0px;"> g g$ 代表生成的图片