验证码(CAPTCHA)是防止自动化攻击的常用方式,通常包含数字、字母或两者的组合。为了提高系统的识别能力,我们将结合 卷积神经网络(CNN) 和 递归神经网络(RNN) 来处理验证码图像,特别是 CTC损失函数 用于序列标注任务。 环境准备 首先,确保已安装 PyTorch 和其他必要的依赖项。可以使用以下命令安装: bash pip install ...
这里我都是对比的libtorch的tensor里面数值。 然后我再对比之前一开始写的测试代码,没有用libtorch的,就只用全1的矩阵输入作为输入给trt推理,对比pytorch和trt结果,发现是可以对的上的。说明trt只要输入和pytorch一致输出就一致,在这个配置环境下是没有问题的。但是为啥加了libtorch就不一样了。然后再去libtorch代码找原...
CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)结合了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的优点。CNN用于提取图像特征,而RNN擅长处理序列数据。这种组合使得CRNN能够处理变长的输入序列,并且能够保留上下文信息。 代码示例 以下是使用 PyTorch 构建的 CRNN 模型的基本框架。 importtorchimporttorch.nnasnnclassCRNN(nn....
pytorch实现的crnn 环境要求 pytorch >= 1.7.0 numpy >= 1.17.5 pillow >= 7.2.0 easydict >= 1.9 使用说明 1.使用以下命令进行训练,数据集默认使用synth,设备默认使用GPU, python train.py --trainRoot=[DatasetPath] 2.若要进行混合精度训练,则使用以下命令 python train.py --trainRoot=[DatasetPath] ...
【基于pytorch的OCR文字识别】CTPN、CRNN、卷积3D、PyTorch框架一次学完!学完就能跑通!-AI/人工智能/深度学习/pytorch共计15条视频,包括:1. OCR文字识别要完成的任务、2. CTPN文字检测网络概述、3. 序列网络的作用等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
CRNN模型是一种深度学习模型,由卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和转录层(CTC)组成。该模型可以处理序列化的文字识别任务,如手写文字识别、印刷文字识别等。CRNN模型通过CNN提取输入图像的特征,RNN处理序列信息,CTC负责将序列转化为标签,从而完成文字识别的任务。二、PyTorch实现CRNN在PyTorch中实现CRNN模型需要定义...
为了更好地理解CRNN在OCR文字识别中的应用,我们将以一个具体的案例为例,从数据准备、模型搭建、训练到测试,全程演示如何使用PyTorch实现一个简单的OCR系统。我们将使用MNIST手写数字数据集作为训练数据,并在测试阶段对一些手写数字进行识别。五、优化与扩展在实际应用中,为了提高OCR系统的准确率和鲁棒性,我们可以采用...
Pytorch使用CRNN CTCLoss实现OCR系统 卷积递归神经网络 此项目使用CNN + RNN + CTCLoss实现OCR系统,灵感来自CRNN网络。 一、用法 python ./train.py --help 1. 二、演示 1、使用TestDataset数据生成器训练简单的OCR。训练60-100次。 python train.py --test-init True --test-epoch 10 --output-dir <path...
一、问题现象(附报错日志上下文): 日志中发现前20多步有loss值,但是之后loss就为nan了,图片传不上 二、软件版本: 根据readme提示安装软件 三、测试步骤: https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch/tree/master/PyTorch/built-in/cv/classification/CRNN_for_PyTorch ...
Ayushi Gautam (Owner) Sarthak Gupta (Editor) License This Notebook has been released under the Apache 2.0 open source license. Continue exploring Input3 files arrow_right_alt Output73 files arrow_right_alt Logs93.2 second run - successful arrow_right_alt Comments0 comments arrow_right_alt...