neural_network

Treinamento de rede de neurônios (manual)

Prepare imagens de treinamento

• Crie uma imagem BMP para cada letra do alfabeto (a.bmp, b.bmp, ..., c.bmp).
• Cada imagem deve conter uma única letra, idealmente em preto em um fundo branco.
• As imagens devem ter tamanho semelhante, o código as redimensionará em 56x49 pixels.

Treinamento pela rede para cada letra

./train train_single A.bmp
./train train_single B.bmp
./train train_single C.bmp
... et ainsi de suite pour toutes les lettres

Repita a etapa de treinamento várias vezes para cada letra para melhorar a precisão.

Então, uma vez que todas as cartas forem reconhecidas:

./train train dossier_lettres/

Reconhecimento de teste

./train recognize test_image.bmp

A rede salva automaticamente sua condição após cada treinamento em "Network_Data.bin" e para os singles em "Train_Data.bin".

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Rede de Treinamento de Rede (Automática)

Prepare imagens de treinamento

• Escolha Fonte no formato TTF e modifique no código generator.py com o fato certo.
• Gere letras no formato BMP com letters/generator.py .
• O tamanho das imagens geradas é definido em generator.py .

Treinamento pela rede para cada letra

python3 auto_train.py  # exécution une seule fois la première fois

... e aguarde o final do treinamento.

Reconhecimento de teste de cada letra

python3 verify_train.py

ou para uma única letra:

./train recognize test_image.bmp

E se a letra detectada não for a certa:

python3 manual_train.py

... então digite a letra esperada (Ex: U).

Então, para harmonizar a rede de neurônios e salvá -lo:

./train train dossier_lettres/

... e assim por diante para todas as letras mal detectadas (inicie os 2 processos novamente).

A rede salva automaticamente sua condição após cada treinamento em "Network_Data.bin" e para os singles em "Train_Data.bin".

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Informações adicionais

• backup_data contém backups de sessões de treinamento antigas.
• python3 manual_train.py permite treinar uma única letra.
• python3 auto_train.py é usado para treinar todas as letras em um arquivo pela primeira vez.
• python3 verify_train.py é usado para verificar se as letras estão bem detectadas.
• train é a versão usada pelo usuário ( train.c ).
• *.bin contém dados de treinamento.
• letters/ contém as letras com generator.py .
• checksum.sh é usado para salvar *.bin arquivos.

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Compilação

gcc train.c -o train -lm ` pkg-config --cflags --libs sdl2 SDL2_image ` 

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Livrarias para instalar

• libsdl2-image-dev (para ler imagens em c).
• PIL (gerar letras da fonte Python).

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Salvar a rede de neurônios

bash checksum.sh