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TorchNN-OCR:EchidNet和其他神经网络用于光学字符识别任务
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2021-03-14
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EchidNet-OCR 使用EchidNet的Torch光学字符识别神经网络,以及其他在其顶部具有递归层的CNN。 1-只需创建一个名为“数据集”的目录,然后将图像扔在那里(最好是png,但是只要您更改了格式,就可以使用其他格式 2-确保在训练时规范化数据长度(图像中的字符数)(或欺骗它以发送相同的长度)。 您还可以使用image_validation.py并指定长度可以多大,仅删除超出预期的数据。 3-之后,请运行train.py,您应该会很高兴。 注意:您的图像必须命名为“ text_in_your_img.png”,模型将根据其上的文字作为答案并进行训练。 您应该将模型另存为配置文件中的所需名称,并保存两个png文件,其中epoch包含精度,epoch_loss&test_loss包含epoch。 更改配置文件并进行自定义训练(对于卷积层没有任何计算,如果您更改图像大小,请
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TorchNN-OCR-main.zip (12个子文件)
TorchNN-OCR-main
engine.py 1KB
inference.py 3KB
train.py 5KB
image_validation.py 229B
dataset.py 1KB
LICENSE 1KB
requirements.txt 144B
model.py 5KB
.gitignore 34B
plot.py 1KB
config.py 220B
README.md 2KB
共 12 条
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