成果物
【Keras×Processing】手書き文字をリアルタイムで美文字化してみた。
GANのサンプルコードが動かなかったので、腹いせにAutoEncoderのデータを工夫して、リアルタイム文字補正AIを作りました。サムネイルは気にしないでください（）
※追記
MNISTを補正してから分類すると精度が上がるのでは…と思ってやってみたところ。
たったの1％しか上がりませんでした(~_~;)
期待して損した…
作り方・コード
https://github.com/Nekodigi/Correcting-MNIST
今回は、学習済みデータを入れる関係でファイルが多いので、Gistを使いませんでした。
それでは、まずGrid_Data_Creator>Grid_Data_Creator.pdeを開いて、実行してください。(UDPライブラリが必要です。)
次に、Correcting MNIST.ipynbを開きSend to Processingまで実行してください。
動画の通りに作業すれば（書いた情報のリセットはRキーです。）、右側に補正結果が表示されるはずです。
今回は、シンプルな人工知能、CNN、文字判定と文字生成を別のAIで行うものの3種類を用意しています。ソースコードを見ながらいろいろ挑戦してみてください。
流れは次の通りです。Processingに書いたデータが、文字列に変換され、Socket通信でPythonに運ばれ、人工知能に入力された後、もう一度文字列に変換され、Socket通信でProcessingに運ばれ、表示されます。
データ受け渡しのプログラムはまだまだ改良できると思うので、アドバイスがあればお願いします。
