[Tutorials]城市街景分割数据集下使用对抗网络Pix2Pix根据掩码生成街景

[Liyulingyue]

Add an example with Pix2Pix and Cityscapes

[paddle-bot]

感谢你贡献飞桨文档，文档预览构建中，Docs-New 跑完后即可预览，预览链接：http://preview-pr-5439.paddle-docs-preview.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/index_cn.html
预览工具的更多说明，请参考：[Beta]飞桨文档预览工具

[wangna11BD]

这里可以加一下展示效果图方便用户理解，类似 左 分割lable图像 右 生成街景

[Liyulingyue]

solved

[wangna11BD]

! tar -xf cityscapes.tar 运行报错，改为 ! tar -xvf cityscapes.tar

[Liyulingyue]

aistudio运行无报错，麻烦请再确认一下。

[wangna11BD]

下载数据集后只有分割图像，没有城市场景图像

[Liyulingyue]

城市场景图像在cityscapes/leftImg8bit，分割在cityscapes/gtFine

[momozi1996]

经RD确认：

1、网络结构没问题
2、代码质量，无错误，无冗余，整体看起来整洁
3、运行无报错，一个训练完了可以达到图例效果，一个训练一半，看loss是收敛的
4、能否达到上线“官网-》文档-〉应用实践”的标准：这两个实例代码比较简单，但整体质量还可以，感觉可以合入

[momozi1996]

LGTM

[jzhang533]

• https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/0312d38398f5453f928b12b14bf794d9513a2bd554874c57890cda0cc3caa2e9，引用的这个图片，可以放到这个目录下面，维护起来。
• 关于GAN的简介部分，可以引用相关的论文，或其他的介绍。第一次在文中出现这样的专业词汇，至少要给出其全称是什么。（GAN、G、D).
• 关于Paddle的梯度反馈，这部分要写的更详细一些，如，自动累加模式，要给第一次了解这个概念的人讲清楚。另外这里的backword是typo。
• 致谢部分挪到最后吧。
• **什么？上面没看懂？不重要！往下看就行了！锐利的loss！锐利的更新！永远的两步走！** ，Tutorial就直接讲解就好了，不太需要类似这样浮夸的语言。
• 用到一些术语的时候，注意一下大小写，如PaddleSeg，而不是paddleseg。
• 展示运行结果的时候，要设置正确的环境，输出的结果里不能有WARNING。

整体上，文字讲解，太过于口语化，严谨程度不够，尚未达到上线官网的质量。

[Liyulingyue]

• https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/0312d38398f5453f928b12b14bf794d9513a2bd554874c57890cda0cc3caa2e9，引用的这个图片，可以放到这个目录下面，维护起来。
• 关于GAN的简介部分，可以引用相关的论文，或其他的介绍。第一次在文中出现这样的专业词汇，至少要给出其全称是什么。（GAN、G、D).
• 关于Paddle的梯度反馈，这部分要写的更详细一些，如，自动累加模式，要给第一次了解这个概念的人讲清楚。另外这里的backword是typo。
• 致谢部分挪到最后吧。
• **什么？上面没看懂？不重要！往下看就行了！锐利的loss！锐利的更新！永远的两步走！** ，Tutorial就直接讲解就好了，不太需要类似这样浮夸的语言。
• 用到一些术语的时候，注意一下大小写，如PaddleSeg，而不是paddleseg。
• 展示运行结果的时候，要设置正确的环境，输出的结果里不能有WARNING。

整体上，文字讲解，太过于口语化，严谨程度不够，尚未达到上线官网的质量。

更新了文档表述，图片已经上传。直接更新图片链接会在合入后无法访问，暂时没有在链接中更新。

[momozi1996]

@wangna11BD wangna11BD 请RD协助再re一下代码质量，用户重新修改了

[wangna11BD]

LGTM

[momozi1996]

2. 环境设置，补充paddle的版本， print(paddle.version)

3. 模型组网，删除“从项目Pixel2Pixel：人像卡通化复制一份代码过来~” 的字段 ，这里附加一下，组网的说明，比如Unet模型网络结构、参数设置等；

4. 模型训练：“建议没啥事的时候再训练，或者开启程序后自己做一些别的工作。大约需要6个小时以上。”
   这个语句改正，“”训练时间较长，大约需要6小时以上。“
   补充：参数设置的描述，包括分类器，step, loss, 梯度grad设置等，这些更重要。

建议，文字部分，主要描述任务、网络、参数设置等基本说明，其余口语用词可以删除。

[sunzhongkai588]

1. paddleseg注意一下大小写，改成PaddleSeg

2. 模型训练那块儿也写下涉及到的 损失函数

3. 模型预测那块儿的文字，可以去掉“啦～”之类的口语化文字。tutorial是面向所有开发者的，文字需要严谨～

[jzhang533]

• 本项目的目标是，根据分割的伪色彩图生成对应的街道场景。以下图为例，右边是城市接到拍摄图片，左边是分割图片，本项目的目标是根据左图生成右图。
  这句话，请再校对一下。
• 关于Paddle的梯度反馈
  review 意见同 Add an example with GAN and MINIST #5426
• Unet 全文统一用 UNet吧。
• 不需要30个epoch的图片可视化出来，减少到5个就可以了。

[sunzhongkai588]

1. 如下图，步骤序号存在问题。另外，可以简短补充关于D为什么接近于1/2，如“D由于难以判定G生成的图片而导致误判率趋近于1/2”
   

2. 可以考虑是否要对 mask的定义 做补充 ，可能有人不知道图像分割里的mask是什么
   

[Liyulingyue]

• 本项目的目标是，根据分割的伪色彩图生成对应的街道场景。以下图为例，右边是城市接到拍摄图片，左边是分割图片，本项目的目标是根据左图生成右图。
  这句话，请再校对一下。
• 关于Paddle的梯度反馈
  review 意见同 Add an example with GAN and MINIST #5426
• Unet 全文统一用 UNet吧。
• 不需要30个epoch的图片可视化出来，减少到5个就可以了。

1. 如下图，步骤序号存在问题。另外，可以简短补充关于D为什么接近于1/2，如“D由于难以判定G生成的图片而导致误判率趋近于1/2”
   
2. 可以考虑是否要对 mask的定义 做补充 ，可能有人不知道图像分割里的mask是什么
   

changed

[sunzhongkai588]

1. 是 根据左图生成右图

2. 错别字，是反向传播。 请写安利的时候注意规范～