Название проекта: Нейросети как инструмент формирования научно ориентированных абстракций
Название команды: Клюква
Формат системы: Desktop application or jupyter notebook
Цель:
Тренировка нейросетей для создания абстрактных изображений, используемых научным изданием.
Описание:
Наш продукт нацелен на создание новых изображений для научного издания на основе нейронных сетей.
Целевая аудитория:
Главные редакторы научных журналов. А также те, кому необходимо создание уникальных изображений на своём датасете.
Основное преимущество:
Нашим главным преимуществом является графический интерфейс (GUI), поэтому людям не погружённым в программирование будет не сложно разобраться в нашем продукте, и использовать его для решения своих задач. К тому же существует версия для Google Colab, для тех, кому не хочется устанавливать Python, CUDA, и их зависимости или отсутсвует мощное железо.
Стек технологий:
- Язык программирования Python
- PyTorch — фреймворк машинного обучения для языка Python
- Tkinter — для создания GUI
- OpenCV — библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений.
Работа пользователя с системой:
- Главное меню:
- Generate - генерация картинок
- Training - обучение нейронной сети
- Generate:
- Select dataset - выбор тренировочного датасета
- Print number - ввод количества картинок для генерации
- Training
- Select dataset - выбор тренировочного датасета или создание нового
- При создании датасета необходимо указать название датасета и путь к наддиректории с изображениями
- Print the number of epoch - ввод количества эпох обучения нейронной сети
- Select dataset - выбор тренировочного датасета или создание нового
Основные требования к ПО для использования:
- python >= 3.8
- torch >= 1.10.0
- torchvision >= 0.11.1
Подробнее смотрите в requirements.txt
Порядок установки:
1. git clone https://github.com/codemurt/DCGAN.git
2. cd DCGAN
3. start.bat
Структура приложения:
/interface.py
- точка входа для GUI
/pages.py
- файл, содержащий логику и описание окон для tkinter
/train.py
- основной файл, в котором происходит вся работа нейронной сети, её обучение, создание датасетов и генерация изображений
/train_nb.py
- обучение нейронной сети для jupyter notebooks
/requirements.txt
- файл, содержащий все зависимости нашего приложения
/RealESRGAN/
- директория, в которой лежить библиотека для улучшения изображений при генерации.
/start.bat
- файл запуска приложения и установки зависимостей