fontastic

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フォント分類器

このリポジトリには、画像からクラスフィーフォントの実験が含まれています。現在、データを引くためのスクレーパーで構成されています。

インストール手順

• 要件

  • Python3
  • PIP3
  • Virtualenv

• インストール方法

  • virtualenv -p /usr/bin/python3 venv
  • source venv/bin/activate
  • pip install -r requirements.txt
  • export PYTHONPATH=.

fontasticパッケージを使用します

Fontasticパッケージには、次のフォルダー構造が含まれています。

 fontastic -- 
            scrape
            utils

フォント画像を生成する方法は？

1. フォントをダウンロードして、場所<project_root>場所でそれをuntarします。したがって、すべてのフォントが以下のようにリストされます

    project_root/data/src/fonts/roboto
   project_root/data/src/fonts/roboto/roboto-regular.ttf
   project_root/data/src/fonts/roboto/roboto-bold.ttf
   project_root/data/src/fonts/roboto/roboto-italic.ttf
   
   project_root/data/src/fonts/open-sans
   project_root/data/src/fonts/open-sans/open-sans-regular.ttf
   project_root/data/src/fonts/open-sans/open-sans-regular.ttf
   project_root/data/src/fonts/open-sans/open-sans-regular.ttf
   ...
   ...
   ...
   

2. python fontastic/data_generation/local_image_gen.pyを実行します

3. このプログラムは、ランダムテキストごとに4K画像とTTFの組み合わせを作成します。出力画像の場所はproject_root/data/dst/roboto/<output_images>です

4. 次に、 python fontastic/data_generation/training_data_gen.pyを実行します。このプログラムは、画像の作物を作成し、ネットワークのトレーニングに使用できるデータ変換を実行します。

トレーニングと評価

トレーニングと評価を実行する背後にある思考プロセスは、実験に関連付けられた特定のアーティファクトを使用した実験として、それぞれを実行することです。これにより、次の利点が得られます。

• 実験の実行中に評価されたさまざまなステージアリードで実験を再開します
• 実験のバージョン制御

データセットをトレーニングとテストに分割します

config.iniのTRAIN_TEST_SPLITセクションをご覧ください。実験を開始し、テストとトレーニングのデータを生成するために必要な構成を理解してください。

使用するコマンドは次のとおりです。

python fontastic/data_generation/train_test_split.py --config fontastic/data_generation/config.ini

これにより、Artifactsを保存するためのSubフォルダーとしてexperiment_idを使用したexperiments folderが生成されます。 experiment_id最初の実行中に構成内で空のままになっている場合、これは入力され、構成に書き戻されます。

実験パスフォルダーで、それぞれtrainとtest用のCSVを表示する必要があります。

フォントのリスト

このzipを使用して、70個のフォントを取得してモデルをトレーニングしてください

参照

• PILを使用した画像データジェネレーター
• グレードカムの視覚化
• 学習率ファインダー