手写文本识别项目教程

手写文本识别项目教程

handwritten-text-recognitionHandwritten Text Recognition (HTR) Project using TensorFlow项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/handwritten-text-recognition

1. 项目的目录结构及介绍

handwritten-text-recognition/
├── data/
│   ├── example/
│   └── processed/
├── models/
│   ├── custom/
│   └── transformer/
├── notebooks/
│   ├── 01-data-preprocessing.ipynb
│   ├── 02-model-training.ipynb
│   └── 03-model-evaluation.ipynb
├── src/
│   ├── data_processing.py
│   ├── model_training.py
│   └── utils.py
├── config.yaml
├── requirements.txt
└── README.md

• data/: 存储原始数据和预处理后的数据。
  • example/: 包含示例数据。
  • processed/: 存储预处理后的数据。
• models/: 存储训练好的模型。
  • custom/: 自定义模型。
  • transformer/: 基于Transformer的模型。
• notebooks/: Jupyter笔记本，用于数据预处理、模型训练和评估。
  • 01-data-preprocessing.ipynb: 数据预处理笔记本。
  • 02-model-training.ipynb: 模型训练笔记本。
  • 03-model-evaluation.ipynb: 模型评估笔记本。
• src/: 源代码文件。
  • data_processing.py: 数据处理脚本。
  • model_training.py: 模型训练脚本。
  • utils.py: 工具函数脚本。
• config.yaml: 配置文件。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于notebooks/目录下，包括：

• 01-data-preprocessing.ipynb: 用于数据预处理的Jupyter笔记本。
• 02-model-training.ipynb: 用于模型训练的Jupyter笔记本。
• 03-model-evaluation.ipynb: 用于模型评估的Jupyter笔记本。

这些笔记本提供了逐步指导，帮助用户进行数据预处理、模型训练和评估。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml 是项目的配置文件，包含以下关键配置项：

data_path: "data/example/"
processed_path: "data/processed/"
model_path: "models/custom/"
batch_size: 32
epochs: 10
learning_rate: 0.001

• data_path: 原始数据路径。
• processed_path: 预处理后的数据路径。
• model_path: 模型保存路径。
• batch_size: 批处理大小。
• epochs: 训练轮数。
• learning_rate: 学习率。

通过修改config.yaml文件中的配置项，用户可以调整数据路径、模型路径、训练参数等，以适应不同的训练需求。

handwritten-text-recognitionHandwritten Text Recognition (HTR) Project using TensorFlow项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/handwritten-text-recognition