CRNN_Chinese_Characters_Rec

キャラクターの認識

畳み込みの再発ネットワークに基づく漢字認識リポジトリ。 （以下では、QRコードをスキャンしてWECHATグループに参加してください。 ）

パフォーマンス

写真のキャラクターを認識します

開発環境

1. 10またはUbuntu 16.04を獲得します
2. Pytorch 1.2.0（CT​​C損失を修正することができます） CUDA 10.0
3. Yaml
4. 簡単なこと
5. tensorboardx

データ

合成中国の文字列データセット

1. データセットをダウンロードします
2. LIB/CONFIG/360CC_CONFIG.YAMLデータを編集：ルートツーイメージパス

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

3. ラベルをダウンロードする（パスワード：EAQB）

4. char_std_5990.txtをlib/dataset/txt/

5. lib/dataset/txt/にtrain.txtとtest.txtを入れます

   例えば。 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
    ...

またはあなた自身のデータ

1. lib/config/own_config.yamlデータを編集：ルートツーイメージパス

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

2. lib/dataset/txt/にtrain_own.txtとtest_own.txtを入れてください

   例えば。 test_own.txt

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

注：固定長のトレーニングがサポートされています。しかし、DataloAderを変更して、ランダムな長さのトレーニングをサポートできます。

電車

   [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

損失の概要（最初のエポック）

デモ

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

参照

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