CRNN_Chinese_Characters_Rec

Reconnaissance des personnages

Un référentiel de reconnaissance de caractères chinois basé sur des réseaux récurrents convolutionnels. ( Ci-dessous, veuillez numériser le code QR pour rejoindre le groupe WeChat. )

Performance

Reconnaître les personnages dans les images

Environnements de développement

1. Gagnez 10 ou Ubuntu 16.04
2. Pytorch 1.2.0 (peut fixer la perte de CTC) avec CUDA 10.0
3. yaml
4. EasyDict
5. Tensorboardx

Données

Ensemble de données de chaîne chinoise synthétique

1. Télécharger l'ensemble de données
2. Modifier les données lib / config / 360cc_config.yaml : root vers votre chemin d'image

    DATASET:
      ROOT: 'to/your/images/path'

3. Téléchargez les étiquettes (mot de passe: eaqb)

4. Mettre Char_Std_5990.txt dans lib / dataset / txt /

5. Et mettre Train.txt et test.txt dans lib / dataset / txt /

   par exemple, par exemple 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
    ...

Ou vos propres données

1. Modifier les données lib / config / own_config.yaml : root to you image chement

    DATASET:
      ROOT: 'to/your/images/path'

2. Et mettez votre train_own.txt et test_own.txt dans lib / dataset / txt /

   par exemple, par exemple test_own.txt

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

Remarque : une formation de longueur fixe est prise en charge. Pourtant, vous pouvez modifier DatalOader pour prendre en charge une formation en longueur aléatoire.

Former

   [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

Aperçu des pertes (première époque)

Démo

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

Références

• https://github.com/meijieru/crnn.pytorch
• https://github.com/hrnet