奋斗客的博客

通过深度残差网络进行图像分类（pytorch网络多网络集成配置）简介本项目通过配置文件修改，实现pytorch的ResNet18, ResNet34, ResNet50, ResNet101, ResNet152网络更替，并通过代码实现自动生成识别所需的标签文件classes.txt（默认使用编码utf-8）。开发者只需要填写一些基本的元素如数据集地址，图像预处理大小，模型保存地址即可实现模型的训练和调用。（GitHub： https://github.com/CaoYuGang/ResNet_pyt

验证码之旋转印刷文字识别实战文本主要描述旋转印刷文字验证码的识别训练，适读人群为有识别验证码经验人群或当前寻找验证码项目试手人群。本文采用CRNN+CTC对文字进行识别，通过训练已对样例数据的识别率达到了97%。本文主要以实战代码展示的形式叙述整个项目的过程，方便大家理解和尝试。CRNN模型简介模型论文：An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to