基于GAN的甲骨文自动摹写课程设计项目实现

资源摘要信息:"本课程设计项目是一个基于生成对抗网络（GAN）的甲骨文自动摹写系统，使用Python语言实现。项目采用了U-Net架构的模型作为生成器，以及一个参数较小的卷积神经网络（CNN）作为判别器。项目的目标是训练一个能够学习甲骨文样式的GAN模型，自动完成甲骨文的摹写任务。 数据部分包含了一个名为`rt7381`的文件夹，存放已经处理好的训练、测试和验证数据集，其结构为典型的三部制，分别包含`train`、`test`和`dev`三个子文件夹。每个子文件夹内进一步按照甲骨文的类别划分为不同的图片文件，例如以“白_xxxxx_r.png”和“白_xxxxx_t.png”分别表示白字的甲骨文原始图像和目标图像，其中的“xxxxx”代表具体的样例编号。 在摹写过程中，项目依赖于`pix2pix`模型，这是一个典型的条件式对抗网络，专门用于图像到图像的转换任务。训练过程通过执行`./scripts/train_oracle.sh`脚本进行。项目中的`transcribe.py`文件用于生成摹写结果，用户可以通过在`get_opt()`函数中设置`--checkpoint_dir`和`--name`参数来指定训练好的模型，并在`main`函数中通过`src_dir`和`dst_dir`参数来设定输入和输出的图片路径。 备注信息中提到，项目代码经过测试运行成功，并且已经上传，可供需要的在校学生、老师或者企业员工下载使用。此外，代码允许用户在此基础上进行修改，以实现其他功能或直接用于毕设、课设、作业等。项目也适合初学者作为学习材料。 资源中还包括了多个文件夹，分别是： - `项目说明.md`：详细说明了项目背景、目标、使用方法、注意事项等信息。 - `plot`：可能包含项目的绘图文件，如模型训练过程中的损失函数变化图、生成样本的可视化结果等。 - `data`：包含原始数据集和预处理后的数据集文件夹。 - `transcription`：包含用于文本转换的代码和相关工具。 - `preprocessing`：包含数据预处理的代码，可能涉及到图像的归一化、缩放等操作。 - `evaluation`：包含对模型和摹写结果进行评估的代码或脚本。 本项目的代码和数据集可以帮助学习者了解和实践GAN模型在图像处理领域的应用，特别是在中国古代文字复原领域的实际操作。通过学习和实践本项目，学习者可以加深对生成对抗网络结构、图像处理流程以及Python编程的理解。"