BeyzaTopbas/BSDS500-Denoising-Autoencoder

Welcome to Streamlit!

Edit /src/streamlit_app.py to customize this app to your heart's desire. :heart:

If you have any questions, checkout our documentation and community forums.

BSDS500 Denoising Autoencoder

Deze HuggingFace Space demonstreert een convolutionele denoising autoencoder getraind op het BSDS500 dataset.

🎯 Functie: Verwijdert ruis uit afbeeldingen door middel van een deep learning model (getraind op 128×128 BSDS500 beelden).

✨ Functionaliteit van de app

• —Upload een JPG/PNG afbeelding
• —Voeg willekeurige Gaussian noise toe met een slider
• —Het model reconstrueert een schone afbeelding
• —Je ziet drie kolommen:
• —Origineel
• —Noisy
• —Gereconstrueerd

🔧 Model eigenschappen

• —5 convolutionele lagen
• —3 MaxPooling lagen
• —Regularization: L2 + Dropout
• —Decoder gebruikt Conv2DTranspose layers
• —Loss: MSE
• —Metrics: MSE, MAE

📦 Bestanden in deze Space

• —streamlit_app.py — de Streamlit interface
• —bsds500_denoising_autoencoder.h5 — het getrainde model
• —requirements.txt — Python dependencies
• —README.md — deze beschrijving

Veel plezier met testen!