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项目简介
本项目是基于Python和TensorFlow的甲骨文识别系统，借助深度学习技术，特别是胶囊网络（Capsule Network）来识别甲骨文图像。项目涵盖数据集准备、模型构建、训练、测试以及评估等关键流程。
项目的主要特性和功能
- 数据准备：可下载数据集，对其进行预处理，并将其分割为训练集、验证集和测试集。
- 模型构建：实现了基于胶囊网络的甲骨文识别模型，包含基本的CapsNet模型、分布式CapsNet模型以及支持多任务学习的CapsNet模型。
- 训练与测试：能训练模型、评估模型性能，还可可视化训练过程。
- 性能评估：通过测试集评估模型的识别准确率，并对测试结果进行详细分析。
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件。
1. 环境准备：安装Python和TensorFlow，以及相关的依赖库。
2. 数据准备：
- 下载MNIST或CIFAR数据集：
bash
python download_data.py
- 部署甲骨文数据集：将解压后的数据集中的raw_data文件夹中的所有文件夹放入/data/raw_data目录中。
3. 数据预处理：
bash
python preprocess.py
根据需求选择预处理参数，如MNIST、CIFAR或甲骨文数据集。
4. 模型训练：
bash
python main.py -m
根据需求选择单GPU或多GPU训练模式，并调整batch_size大小以避免内存溢出。
5. 模型测试：
bash
python test.py
测试模型性能，并根据需求选择测试模式（如多对象检测或甲骨文检测）。
6. Pipeline训练：
bash
python pipeline.py
用于长时间放置训练，一次性跑多个模型。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】