DigitGenerator GAN

DigitGenerator-GAN

소개

이 저장소에는 MNIST 데이터세트에서 훈련된 사실적인 가짜 손글씨 숫자를 생성하도록 설계된 생성적 적대 신경망(GAN) 프로젝트를 생성하기 위한 코드가 포함되어 있습니다. MNIST 데이터세트는 잘 알려진 70,000개의 손글씨 숫자 이미지 모음으로, 다양한 이미지를 훈련하는 데 일반적으로 사용됩니다. 처리 시스템. 이 프로젝트는 GAN의 강력한 기능을 활용하여 MNIST 데이터세트에서 발견된 것과 매우 유사한 고품질 합성 손글씨 숫자를 만드는 것을 목표로 합니다.

주요 특징

• 생성적 적대 네트워크 아키텍처: 생성기와 판별기로 구성된 GAN 프레임워크를 활용합니다. 여기서 생성기는 가짜 숫자 이미지를 생성하고 판별기는 해당 이미지의 진위 여부를 평가합니다.
• MNIST 데이터세트: 생성된 숫자가 다양한 필기 스타일을 나타내도록 MNIST 데이터세트에서 훈련되었습니다.
• 고품질 합성 숫자: 데이터 증강, 숫자 인식 연구, 예술적 목적을 비롯한 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있는 손으로 쓴 숫자의 사실적인 고품질 이미지를 생성합니다.
• 훈련 및 평가: GAN 훈련, 성능 모니터링, 생성된 이미지의 품질 평가를 위한 스크립트가 포함되어 있습니다.

목표

• 사실적인 필기 숫자 생성: 실제 숫자와 구별할 수 없는 충실도 높은 필기 숫자를 생성할 수 있는 모델을 개발합니다.
• 데이터 증강 강화: 다른 기계 학습 모델을 훈련하기 위한 추가 합성 데이터를 제공하여 견고성과 정확성을 향상시킵니다.
• GAN 기능 탐색: 고품질 이미지를 생성하고 생성 모델 분야의 발전에 기여하는 GAN의 잠재력을 조사합니다.

용법

Colab 노트북 실행

Colab 노트북을 효율적으로 실행하려면 GPU를 사용하는 것이 좋습니다. 다음 단계를 따르세요.

1. Google Colab에서 노트북을 엽니다.
2. Runtime > Change runtime type 으로 이동합니다.
3. Hardware accelerator 아래에서 GPU 선택하고 Save 클릭합니다.
4. 오른쪽 상단 모서리에 Connect 클릭하고 Connect to hosted runtime 선택합니다.
5. 노트북의 각 셀을 순차적으로 실행합니다.

종속성

• 텐서플로우
• 텐서플로우 GAN
• TensorFlow 데이터 세트
• Matplotlib
• 넘파이

GAN 훈련

1. 노트북 셀을 실행하여 입력 파이프라인을 설정하고, 생성기 및 판별기 네트워크를 구축하고, GAN을 교육합니다.
2. 훈련 진행 상황을 모니터링하고 생성된 이미지를 평가합니다.

메모

• 이 저장소는 교육 목적으로 단순화된 GAN 구현을 제공합니다.
• 실제 응용 프로그램에는 조정 및 최적화가 필요할 수 있습니다.

기여

기여를 환영합니다! 저장소를 포크하고 개선 사항이나 버그 수정에 대한 풀 요청을 제출하세요.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다.