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基于Pytorch和Python3的CRNN中文不定长字符识别实现-附件资源

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简介：
本资源提供了一种利用Pytorch和Python3实现的CRNN模型，用于处理中文文本中的不定长字符识别问题。包含代码及相关文档。 CRNN（基于Pytorch、Python3）实现不定长中文字符识别

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  • 基于Pytorch和Python3的CRNN中文不定长字符识别实现-附件资源
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  • 基于CTPN(Tensorflow)+CRNN(PyTorch)+CTC的不定长文本检测与识别.zip
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    本项目结合了CTPN和CRNN模型，利用Tensorflow和PyTorch框架实现图像中不定长文本区域的精准定位及字符识别，并采用CTC损失函数优化训练过程。 人工智能领域的深度学习技术使用TensorFlow框架可以实现高效的模型训练和应用开发。
     
  • (CRNN)中文字符识别_CRNN_Chinese_
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    CRNN（卷积循环神经网络）是一种深度学习模型，特别适用于中文字符识别任务。它结合了卷积神经网络处理图像的优势和循环神经网络理解序列数据的能力，能够有效应对中文字体多样性和笔画复杂性带来的挑战。 CRNN中文字符识别。CRNN中文字符识别系统。
     
  • CRNN的完整源码实现——利用PyTorch破解文字识别难题
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    本项目详细介绍并实现了基于CRNN的文字识别模型，采用PyTorch框架优化训练过程，有效解决了复杂背景下的文字检测与识别挑战。 CRNN-Pytorch 记录了对CRNN的学习过程。CRNN是2015年提出的一种端到端的场景文字识别方法，它结合CNN与RNN进行学习。相对于其他算法，CRNN主要有两个特点：一是可以直接输入图片并给出结果，无需组合多个训练好的模型；二是可以不经过文字分割直接对任意长度的文字序列进行识别，并且包括所有代码以供训练使用。本项目中使用的数据集是IIIIT-5k，已经得到了相应的模型文件，可用于进一步的训练和预测工作。此外，在ipynb文件中利用Pytorch搭建了CRNN网络用于验证码识别，取得了很好的准确率结果。用户可以根据需要自定义图片及网络结构进行调整。
     
  • CRNN文字识别.zip
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    本项目为一个基于CRNN（卷积循环神经网络）的文字识别系统。通过结合CNN和RNN的优势，能够高效准确地从图像中提取并识别文本信息，适用于多种应用场景。 我们有2000张车牌号序列图片，并搭建了CRNN模型进行序列识别，精度达到91.2%。此外，该系统可以调用USB摄像头进行实时识别，具有较强的鲁棒性。
     
  • CRNN_Chinese_Characters_Rec：基于CRNN的汉字识别
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    本项目采用CRNN模型进行汉字识别研究与开发，旨在提高汉字图像的序列标注能力。适用于手写及印刷体汉字，支持大规模字符集的应用需求。 基于卷积递归网络的汉字识别库。 性能： - 识别图片中的字符 开发环境： - Windows 10 或 Ubuntu 16.04 - 使用 CUDA 10.0 的 PyTorch 1.2.0（可能会修复 CTC 损失） 依赖项： - YAML - Easydict - Tensorboard 数据集： 使用合成中文字符串数据集。 配置说明： 将 `lib/config/360CC_config.yaml` 中的 `DATA:ROOT` 编辑为您自己的图像路径。同时，将 `char_std_5990.txt` 文件放入 `lib/dataset/txt` 目录中。
     
  • 基于Yolov3+CRNN+Django的在线文字识别源码.zip
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    本项目为一个结合了YOLOv3目标检测、CRNN文本识别及Django框架开发的在线文字识别系统。提供源代码下载，便于用户快速搭建和二次开发。 基于Yolov3+CRNN+Django的在线文字识别源码提供了一种结合深度学习技术进行图像文字检测与识别的方法。该系统利用了先进的目标检测模型YOLOv3来定位图片中的文本区域，再通过序列标注网络CRNN对这些区域的文字内容进行精确识别，并采用Python Web框架Django搭建了一个用户友好的在线服务平台，以便于使用者上传含有文字的图片并获取相应的OCR结果。
     
  • 基于Halcon的字符识别实现
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    本项目旨在利用Halcon软件开发包中的图像处理技术，研究并实现高效的字符识别系统。通过优化算法和参数设置，提高识别精度与速度，适用于工业自动化等场景。 需要安装Halcon 12.0版本才能运行代码，在运行之前，请将图片路径进行相应的调整。
     
  • 基于Python TensorFlow的手写数字识别系统实现-附件资源
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    本资源提供了一个利用Python和TensorFlow开发的手写数字识别系统的完整实现方案，包括数据预处理、模型构建与训练等步骤。适合初学者学习深度学习的基础应用。 Python TensorFlow框架实现手写数字识别系统。
     
  • 基于BERT生成中文字符和词汇向量-附件资源
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    本资料介绍了一种利用BERT模型生成高质量中文字符及词汇表示的方法，并提供了相关代码与数据资源。适合自然语言处理领域的研究者参考使用。 使用Bert生成中文的字、词向量-附件资源。这段文字描述了如何利用BERT模型来创建中文字符和词汇的向量表示，并提供了相关的资料供参考。