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STN-CNN.zip

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简介：
STN-CNN.zip包含了结合空间变换网络(Spatial Transformer Networks, STN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的代码。此模型能够增强图像识别能力，并有效处理输入数据的空间变形问题，适用于多种计算机视觉任务。 img文件夹用于存储验证码图片，运行data_simulate.py文件可以生成10000张带有标记的验证码数字图片。Logs文件夹用来保存模型训练权重。demo文件夹中包含可视化效果图，每张图左边是原始字符图片，右边则是经过STN层调整后的字符图片。在完成400个epoch的训练后，验证集损失（val loss）降低到约0.007，并且验证精度(val accuracy)达到99.5%。使用测试数据集进行评估时，分类准确率达到了99.4%。

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    STN-CNN.zip包含了结合空间变换网络(Spatial Transformer Networks, STN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的代码。此模型能够增强图像识别能力，并有效处理输入数据的空间变形问题，适用于多种计算机视觉任务。 img文件夹用于存储验证码图片，运行data_simulate.py文件可以生成10000张带有标记的验证码数字图片。Logs文件夹用来保存模型训练权重。demo文件夹中包含可视化效果图，每张图左边是原始字符图片，右边则是经过STN层调整后的字符图片。在完成400个epoch的训练后，验证集损失（val loss）降低到约0.007，并且验证精度(val accuracy)达到99.5%。使用测试数据集进行评估时，分类准确率达到了99.4%。
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