Reconstruction AutoEncoder:使用自动编码器进行伊朗字符重建 源码

重构自动编码器 使用自动编码器进行伊朗字符重建 讨论 在这个项目中,我们使用自动编码器来完成重建任务,特别是为了改善车牌中的扭曲字符,以改善目标检测中的字符识别(YOLOV3)。自动编码器分为两个部分:1)编码器2)解码器,当输入图像为转发给编码部分,图像的大小由卷积层和最大池化层减小,压缩后的图像表示为潜矢量,相反,解码层具有反卷积和上采样层,直到图像的大小增大为止。输入和输出将相等。 数据集 在自动编码器的左侧,我和我的同事使用伊朗车牌数据集在不同情况(光照,角度,天气条件等)下裁剪了数据集,我们使用了失真的字符,但在另一侧(输出) )我们使用了与失真字符相关的正确图像,因此自动编码器将通过使用MSE(均方根损失)来学习减少输入和输出图像之间的差异,结果,我们将尺寸为28 * 28的伊朗字符用作灰度图像,并将两个不同的noisy_data作为clean_data和noisy_data在