『量子位』GPU、CPU统统能加速，朱俊彦团队提出GAN压缩算法：计算量减20倍( 三 ) 边策鱼羊发自凹非寺量子位报道|公众号Q

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pythonscripts/download_model.py—modelpix2pix—taskedges2shoes-r—stagecompressed
下面，就是见证换皮的时刻：

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效果差距大不大，肉眼看了不算，还是要计算一下FID（用于评估GAN生成图像的质量，分数越低/p>
该项目提供了几个数据集的真实统计信息：
bash./datasets/download_real_stat.shhorse2zebraA
bash./datasets/download_real_stat.shhorse2zebraB
测试的结果显示，原始CycleGAN的FID是65.687 ，压缩后，模型的FID是65.312 ，两者差距不大。
但在MAC、参数规模和延迟方面，压缩模型都要远远小于原始模型。

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上海交大本科生一作，朱俊彦&韩松加持
论文一作，是上海交通大学ACM班大四本科生李沐阳。

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2019年7月-今年1月，李沐阳师从MIT韩松教授和朱俊彦教授，在MITHanLab担任研究助理，这篇CVPR2020论文就是在此期间产出。
目前，李沐阳的研究兴趣在于机器学习、系统以及计算机图形学等领域，他计划在今年毕业之后继续读博深造。
科研之余，李沐阳同学的一大爱好是唱歌。在他的个人主页上，他还分享了自己的唱吧链接，以及个人MV 。

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论文的另外几位作者，分别是：
JiLin ，本科毕业于清华大学，现于MIT就读博士。
丁尧尧，同样是来自上海交大ACM班的本科生，和李沐阳同在MITHanLab担任研究助理，受韩松教授指导。
ZhijianLiu ，本科毕业于上海交大，现于韩松教授门下就读博士。
朱俊彦，李沐阳的指导者之一。这位青年大牛无需多介绍， CycleGAN作者，国际顶会ACMSIGGRAPH2018最佳博士论文奖获得者。现为Adobe研究科学家，今年秋天将回归母校CMU担任助理教授。
韩松， MITEECS助理教授，同样是AI业界大牛。博士毕业于斯坦福大学，曾斩获ICLR2016最佳论文、FPGA2017最佳论文。
【『量子位』GPU、CPU统统能加速，朱俊彦团队提出GAN压缩算法：计算量减20倍】—完—