本次是汉字识别,使用crnn对10w张中文句子图像进行训练得到的模型识别
代码演示可以看bilibili的011期
到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili
效果如下:
代码文件如下:
data文件夹下放的就是10w张数据
直接运行01train.py即可开始训练,
得到的模型存放在weights文件夹下
再运行02detect.py可以调用模型对单张图片进行识别,
运行03文字识别界面程序.py如效果图所示的可视化ui操作界面,通过点击按钮加载要识别的单张图片即可。
介绍:
CRNN指的是卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent Neural Network)。它是一种结合了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的混合模型,主要用于处理序列数据,特别是对于文本识别和语音识别等任务。
CRNN的核心思想是将CNN用于提取输入序列的空间特征,并将RNN用于建模序列的上下文信息。具体而言,CRNN首先通过卷积层提取输入序列的局部特征,然后通过池化层进行空间降采样,最后通过循环层(通常是LSTM或GRU)进行序列建模。
在文本识别任务中,CRNN可以接收包含字符的图像作为输入,通过卷积层提取图像的特征,然后通过循环层对特征序列进行建模,最终输出对应的文本序列。CRNN的优点是可以有效地处理不定长的序列数据,并具有较好的上下文建模能力。
在语音识别任务中,CRNN也可以应用于对音频信号进行特征提取和建模。类似地,CRNN通过卷积层提取音频的频谱特征,并通过循环层对特征序列进行时间建模,从而实现对语音的识别。
CRNN在文本识别、语音识别等领域取得了显著的成果,并被广泛应用于许多实际应用中。它结合了CNN和RNN的优点,能够有效地处理序列数据,并提取其中的特征和上下文信息,为序列识别任务提供了一种强大的建模方法。
b站视频包含:
001手写汉字识别-单个汉字识别-pyqt可视化交互界面-python代码
002unet墙体瑕疵检测-python-pytorch
003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet
004基于python的hog+svm实现目标检测
005yolov5_deepsort目标跟踪行人统计数量
006人流目标跟踪pyqt界面_v5_deepsort
007CycleGAN_风格迁移+qt界面
008yolov4口罩目标检测识别
009中草药识别小程序
010基于vgg的CT_COVID与CT_NonCOVID二分类识别
011汉字识别crnn_qt界面
012yolov3口罩识别检测_是否佩戴规范检测_qt界面
013yolov3交通牌检测_CCTSDB数据集检测
014人脸识别打卡签到系统pyqt界面
015连续的手写中文汉字识别CRNN-多行汉字识别
016基于CNN卷积网络的人脸识别打卡签到_resnet_mobilenet_efficientnet等
017手势识别_ui界面
018深度学习之微表情识别
019动物识别检测网页版
020pyqt5实现手写中文数字识别
021微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN图像版
022微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN网页版
023微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN视频流版
024微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN小程序版
025目标检测表情检测识别yolov5pyqt_python
026人脸表情识别网页版
027目标检测小程序识别表情_人脸识别
028yolov5视频检测_人脸识别表情识别
030图像分割批量转化json格式数据集mask或图像轮廓提取
031蝴蝶品种识别pyqt系统界面
032基于深度学习的蝴蝶品种识别网页版本
033基于hwdb手写汉字数据集的识别检测
034基于深度学习识别hwdb汉字数据集
035目标检测水下渔网
036中药饮片识别小程序python卷积网络训练模型识别
037基于深度学习识别中药饮片数据集网页版
038基于深度学习的花卉自动识别pyqt界面
039花卉识别小程序
040基于svm+hog机器学习的行人检测
041基于深度学习的扫地机器人检测垃圾
042基于深度学习的手指静脉识别
043基于卷积网络的垃圾分类识别检测
044基于深度学习的鱼类检测
045基于卷积神经网络的94种矿石识别
046基于深度学习的杂草检测
047万能图像处理小助手1.0_python可视化交互按钮图像批量处理数据集扩增等
048python写字笔画顺序识别检测笔顺是否有误检测
049万能图像处理小助手1.1_傅里叶变化_椒盐噪声_直方图均衡等图片批量处理
050通过人工智能技术识别鸟类品种pyqt界面
051通过人工智能技术识别鸟类品种网页版本
052基于python的hog+svm实现混凝土裂缝目标检测
053基于深度学习的混凝土裂缝检测
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