DigitGenerator GAN

Генератор цифр-ГАН

Введение

Этот репозиторий содержит код для создания проекта Генеративно-состязательной сети (GAN), предназначенного для генерации реалистичных поддельных рукописных цифр, обученного на наборе данных MNIST. Набор данных MNIST представляет собой хорошо известную коллекцию из 70 000 изображений рукописных цифр, обычно используемых для обучения различных изображений. системы обработки. Используя возможности GAN, этот проект направлен на создание высококачественных синтетических рукописных цифр, которые очень похожи на те, которые содержатся в наборе данных MNIST.

Ключевые особенности

• Генеративно-состязательная сетевая архитектура: использует структуру GAN, включающую генератор и дискриминатор, где генератор создает поддельные изображения цифр, а дискриминатор оценивает их подлинность.
• Набор данных MNIST: обучение на наборе данных MNIST позволяет гарантировать, что сгенерированные цифры соответствуют широкому спектру стилей рукописного ввода.
• Высококачественные синтетические цифры: создает реалистичные высококачественные изображения рукописных цифр, которые можно использовать для различных приложений, включая увеличение данных, исследования в области распознавания цифр и художественные цели.
• Обучение и оценка. Включает сценарии для обучения GAN, мониторинга его производительности и оценки качества создаваемых изображений.

Цели

• Создание реалистичных рукописных цифр. Разработайте модель, способную создавать высококачественные рукописные цифры, неотличимые от реальных.
• Улучшение расширения данных. Предоставляйте дополнительные синтетические данные для обучения других моделей машинного обучения, повышая их надежность и точность.
• Изучите возможности GAN: изучите потенциал GAN в создании высококачественных изображений и содействии прогрессу в области генеративных моделей.

Использование

Запуск ноутбука Colab

Для эффективной работы ноутбука Colab рекомендуется использовать графический процессор. Выполните следующие действия:

1. Откройте блокнот в Google Colab.
2. Перейдите в Runtime > Change runtime type .
3. В разделе Hardware accelerator выберите GPU и нажмите Save .
4. Нажмите Connect в правом верхнем углу и выберите Connect to hosted runtime .
5. Выполните каждую клеточку тетради последовательно.

Зависимости

• ТензорФлоу
• Тензорный поток ГАН
• Наборы данных TensorFlow
• Матплотлиб
• NumPy

Обучение ГАН

1. Выполните ячейки блокнота, чтобы настроить входной конвейер, построить сети генератора и дискриминатора и обучить GAN.
2. Следите за ходом обучения и оценивайте созданные изображения.

Примечание

• Этот репозиторий предоставляет упрощенную реализацию GAN для образовательных целей.
• Для реальных приложений могут потребоваться корректировки и оптимизации.

Содействие

Вклады приветствуются! Пожалуйста, создайте репозиторий и отправьте запросы на внесение изменений или исправлений ошибок.

Лицензия

Этот проект лицензируется по лицензии MIT.