深度学习助力手写数字识别
项目概述
本项目详尽阐述了利用深度学习技术实现手写数字识别的流程，并以经典的 MNIST 数据集为研究对象。通过对不同模型的试用和优化，项目最终取得了高达 99.67% 的精准度。项目涵盖了从数据预处理、模型构建（包括 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet 等架构）、评估指标分析到 GUI 界面设计的完整路径。此外，项目代码已开源，为开发者提供学习和二次开发的便利。
主要内容
数据预处理
- 图像中心裁剪：突出图像核心区域，强化特征。
- 避免水平翻转：为保持手写数字的识别准确性，不使用水平翻转。
- 随机旋转和增强：引入适度旋转提升模型鲁棒性，并结合亮度、对比度和饱和度调整，生成更多样化的训练样本。
- 腐蚀和膨胀：特别适用于处理手写笔迹的不同粗细，以适应 GUI 界面中可能出现的变化。
模型实现
- LeNet：经典模型，展示了深度学习在手写数字识别中的初始成功。
- AlexNet：虽非专为 MNIST 设计，但其深层结构展现了对更大规模数据集的处理能力。
- VGG：通过小卷积核的堆叠加深网络深度，优化特征提取。
- GoogLeNet：使用 Inception 模块捕获不同尺度的信息，减少参数量，提升效率。
评估指标
详细介绍准确率、精准率、召回率和 F1 值，解释了它们在不平衡数据集中的应用意义，以及如何综合评判模型性能。
可视化界面
借助 PyQt5，本项目还实现了用户友好的图形用户界面（GUI），允许用户交互式地测试手写数字识别系统，并直观查看识别结果。界面背景调整、笔迹粗细优化，确保了用户体验的一致性和模型应用的便捷性。
开源贡献
项目代码和详细文档已开源，包括模型训练和 GUI 界面的实现，适合初学者至进阶开发者学习深度学习和 Python 编程。通过本项目，读者不仅能掌握深度学习的基本概念，还能深入了解手写数字识别的实际细节。
注意：
为了使用本资源，您需要具备 Python 环境及相应深度学习库（如 TensorFlow 或 PaddlePaddle）的基础知识。立即踏上探索之旅，解锁您的机器学习潜能！