[1] [Handwritten Chinese Font Generation with Collaborative Stroke Reﬁnement]之数据增长实现

最新推荐文章于 2025-01-30 23:48:49 发布

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#机器学习

本文介绍了《Handwritten Chinese Font Generation with Collaborative Stroke Reﬁnement》的研究，阐述了其原理，并提供了基于TensorFlow 1.13.1的编码实现，重点在于数据增长过程中如何利用random实现随机参数，并通过tf.reshape()确保数据形状正确。

[1] [Handwritten Chinese Font Generation with Collaborative Stroke Reﬁnement]之数据增长实现

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1.原理

《Handwritten Chinese Font Generation with Collaborative Stroke Reﬁnement》arxiv.org/abs/1904.13268

文中网络架构图如下：
在这里插入图片描述
图中的online zoom-augmentation是实现网络训练时，对输入数据进行水平和垂直方向上的transform

2.编码实现

def hv_transform(self, image):
        '''
        '''
        orig_shp = image.shape

        image = tf.cast(image, tf.float32)

        rd = tf.random.uniform([])
        less_than_025 = tf.less(rd, tf.constant(0.25))
        less_than_050 = tf.less(rd, tf.constant(0.50))
        less_than_075 = tf.less