基于Keras的卷积循环神经网络（CRNN）项目推荐

基于Keras的卷积循环神经网络（CRNN）项目推荐

CRNN Convolutional recurrent neural network for scene text recognition or OCR in Keras 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/crnn1/CRNN

1. 项目基础介绍及编程语言

本项目是使用Python语言编写的，基于Keras框架实现的卷积循环神经网络（CRNN）的开源项目。CRNN是一种常用于场景文本识别的神经网络结构，该项目旨在提供一种在Keras环境中实现并训练CRNN模型的解决方案。

2. 项目核心功能

项目的核心功能是实现并训练一个用于场景文本识别的CRNN模型。该模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合，能够有效地处理图像中的文本序列识别问题。项目中提供了两种模型结构，一种是基本的CRNN模型，另一种则加入了空间变换网络（STN）层以校正文本图像。用户可以根据具体需求选择适合的模型结构。

3. 项目最近更新的功能

• 模型结构的优化：项目对模型结构进行了调整和优化，以提高模型的识别准确率和训练效率。
• 数据加载器的改进：更新了数据加载逻辑，使得加载大规模数据集更加高效，支持自定义数据格式，增强了代码的灵活性和适用范围。
• 训练和评估脚本：改进了训练和评估的脚本，提供了更加直观的命令行参数设置，使得用户能够更容易地进行模型训练和性能评估。
• 预训练模型：提供了预训练模型，方便用户快速体验模型性能，或是在此基础上进行微调和迁移学习。

以上是对该项目的简要推荐内容，希望能对您选择和使用开源项目提供帮助。

CRNN Convolutional recurrent neural network for scene text recognition or OCR in Keras 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/crnn1/CRNN