end2end_ml
端到端机器学习与深度学习
quick_draw_classifier模型
说明
对用户画的简笔画进行分类。
数据集
模型训练
https://github.com/zhaocc1106/machine_learn/tree/master/NeuralNetworks-tensorflow/RNN/quick_draw/quick_draw_classify
训练完之后通过tensorflowjs_converter --input_format keras model.h5 ./命令将模型转换为tensorflow.ts模型.
效果
https://zhaocc1106.github.io/end2end_ml/quick_draw/quick_draw_classify/
quick_draw_autopainter模型
说明
根据用户的起始笔画,来完成后续的简笔画.
数据集
模型训练
https://github.com/zhaocc1106/machine_learn/tree/master/NeuralNetworks-tensorflow/RNN/quick_draw/auto_draw
训练完之后通过tensorflowjs_converter --input_format keras model.h5 ./命令将模型转换为tensorflow.ts模型.
效果
https://zhaocc1106.github.io/end2end_ml/quick_draw/auto_draw/
遗留问题
对起始笔画要求比较高,可能是如下原因:
- 笔画采集和预处理不太满足模型输入
- 模型本身问题
- 训练数据不够随机性
后续再继续优化