CRNN-PyTorch：基于PyTorch的图像序列识别项目

CRNN-PyTorch：基于PyTorch的图像序列识别项目

crnn-pytorch Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) for image-based sequence recognition using Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/crn/crnn-pytorch

CRNN-PyTorch 是一个使用 PyTorch 实现的卷积循环神经网络（Convolutional Recurrent Neural Network，CRNN）的开源项目，专注于图像序列识别，尤其是场景文本识别任务。该项目主要使用 Python 编程语言。

项目基础介绍

CRNN 是一种结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）优势的神经网络结构，它能够有效地识别图像中的序列信息。本项目基于 Baoguang Shi 等人于 2016 年发表的论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》实现。CRNN-PyTorch 通过结合 CNN 的特征提取能力和 RNN 的序列建模能力，在场景文本识别任务上表现出色。

核心功能

• 图像序列识别：通过卷积层提取图像特征，再由循环层进行序列解码，最终输出识别结果。
• CTC（Connectionist Temporal Classification）：本项目采用 CTC 损失函数进行训练，该函数适用于没有明确时间对齐信息的序列识别任务。
• 预训练模型：项目提供了在 Synth90k 数据集上预训练的模型，可以直接用于测试或进一步训练。
• 支持自定义训练：用户可以通过修改配置文件 src/config.py 中的超参数来调整模型，并进行自定义训练。

最近更新的功能

最近项目的更新主要包括以下内容：

• 优化了代码结构：使代码更加模块化，便于维护和扩展。
• 增强了文档说明：更新了 README 文档，提供了更详细的安装和使用说明。
• 提升了识别效率：通过改进算法和优化模型参数，提高了模型的识别速度和准确性。

CRNN-PyTorch 作为一个开源项目，欢迎社区贡献和反馈，共同推进项目的进步。

crnn-pytorch Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) for image-based sequence recognition using Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/crn/crnn-pytorch