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中文OCR训练及测试：CRNN（CNN+RNN+CTCLoss）

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简介：
本项目专注于使用CRNN模型进行中文字符识别技术的研究与实践，结合CNN、RNN和CTC损失函数优化文字序列识别精度。 训练步骤： 1. 处理train 数据集：运行命令 `python3 ./utils/make_data.py` 2. 训练网络：运行命令 `python3 train.py` 测试步骤： 1. 加载模型，将训练好的模型放入`./model/`目录中。 2. 向`test_img_list`添加需要测试的图片列表。例如: `test_img_list = [/home/tony/ocr/test_data/00023.jpg]` 3. 运行测试命令：运行命令 `python3 test_crnn.py`

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  • 中文OCR训练及测试：CRNN（CNN+RNN+CTCLoss）
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    本项目专注于使用CRNN模型进行中文字符识别技术的研究与实践，结合CNN、RNN和CTC损失函数优化文字序列识别精度。 训练步骤： 1. 处理train 数据集：运行命令 `python3 ./utils/make_data.py` 2. 训练网络：运行命令 `python3 train.py` 测试步骤： 1. 加载模型，将训练好的模型放入`./model/`目录中。 2. 向`test_img_list`添加需要测试的图片列表。例如: `test_img_list = [/home/tony/ocr/test_data/00023.jpg]` 3. 运行测试命令：运行命令 `python3 test_crnn.py`
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