CRNN_Chinese_Characters_Rec

캐릭터 인식

Convolutional Reburrent Networks를 기반으로 한 중국어 인식 저장소. ( 아래는 QR 코드를 스캔하여 WeChat 그룹에 가입하십시오. )

성능

그림에서 캐릭터를 인식합니다

개발 환경

1. 10 또는 우분투 16.04 승리
2. Cuda 10.0을 사용한 Pytorch 1.2.0 (CTC 손실을 수정 5 월)
3. 얌
4. EasyDict
5. Tensorboardx

데이터

합성 중국 문자열 데이터 세트

1. 데이터 세트를 다운로드하십시오
2. lib/config/360cc_config.yaml 데이터 편집 : 이미지 경로에 루트

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

3. 라벨 다운로드 (비밀번호 : EAQB)

4. lib/dataset/txt/ 에 char_std_5990.txt를 넣으십시오.

5. lib/dataset/txt/ 에 train.txt 및 test.txt를 넣으십시오.

   예를 들어. 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
    ...

또는 자신의 데이터

1. lib/config/onsol_config.yaml 데이터 편집 : 이미지 경로에 루트

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

2. lib/dataset/txt/ 에 train_own.txt 및 test_own.txt를 넣으십시오.

   예를 들어. test_own.txt

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

참고 : 고정 길이 교육이 지원됩니다. 그러나 임의의 길이 훈련을 지원하기 위해 Dataloader를 수정할 수 있습니다.

기차

   [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

손실 개요 (첫 번째 epoch)

데모

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

참조

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