الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>بايثون
تنزيل

التعرف على الأحرف

مستودع التعرف على الأحرف الصينية على أساس الشبكات المتكررة التلافيفية. ( أدناه يرجى مسح رمز الاستجابة السريعة للانضمام إلى مجموعة WeChat. )

أداء

التعرف على الشخصيات في الصور

بيئات ديف

  1. اربح 10 أو Ubuntu 16.04
  2. Pytorch 1.2.0 (قد إصلاح فقدان CTC) مع CUDA 10.0
  3. يامل
  4. سهل
  5. Tensorboardx

بيانات

مجموعة بيانات السلسلة الصينية الاصطناعية

  1. قم بتنزيل مجموعة البيانات
  2. تحرير lib/config/360cc_config.yaml البيانات: الجذر لك مسار الصورة 
    DATASET:
      ROOT: 'to/your/images/path'

  1. قم بتنزيل الملصقات (كلمة المرور: EAQB)

  2. ضع char_std_5990.txt في lib/dataset/txt/

  3. و put train.txt و test.txt في lib/dataset/txt/

    على سبيل المثال. test.txt 

    20456343_4045240981.jpg 89 201 241 178 19 94 19 22 26 656
    20457281_3395886438.jpg 120 1061 2 376 78 249 272 272 120 1061
    ...

أو بياناتك الخاصة

  1. تحرير بيانات lib/config/own_config.yaml : الجذر لك مسار الصورة 
    DATASET:
      ROOT: 'to/your/images/path'

  1. ووضع Train_own.txt و test_own.txt في LIB/DATASET/TXT/

    على سبيل المثال. test_own.txt 

    20456343_4045240981.jpg 你好啊！祖国！
    20457281_3395886438.jpg 晚安啊！世界！
    ...

ملاحظة : يتم دعم التدريب الثابت. ومع ذلك ، يمكنك تعديل Dataloader لدعم التدريب على الطول العشوائي.

يدرب 

   [run] python train.py --cfg lib/config/360CC_config.yaml
or [run] python train.py --cfg lib/config/OWN_config.yaml

 #### loss curve

```angular2html
   [run] cd output/360CC/crnn/xxxx-xx-xx-xx-xx/
   [run] tensorboard --logdir log

نظرة عامة على الخسارة (الحقبة الأولى)

العرض التوضيحي 

   [run] python demo.py --image_path images/test.png --checkpoint output/checkpoints/mixed_second_finetune_acc_97P7.pth

مراجع

  • https://github.com/meijieru/crnn.pytorch
  • https://github.com/hrnet
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل