PyTorch实现不定长度的文字识别（CRNN实现+几乎每行注释+训练数据集合）开箱即用

简介

本资源文件提供了一个基于PyTorch的CRNN（卷积循环神经网络）模型实现，用于识别不定长度的文字。该实现包含了详细的代码注释，几乎每行代码都有解释，方便用户理解和修改。此外，资源中还包含了训练数据集合，用户可以直接使用这些数据进行模型训练和验证。

主要内容

1. 代码文件
   • MyDataset.py：用于加载数据集的脚本。
   • Mymodels.py：CRNN模型的实现，包括ResNet18的前四层和LSTM模型。
   • main.py：主要文件，包含训练和测试模型的代码。
   • inferring.py：用于模型验证的脚本。
2. 训练数据集合
   • 提供了用于训练和测试的数据集，用户可以直接使用这些数据进行模型训练。

使用方法

1. 环境配置
   • 确保已安装PyTorch和相关依赖库。
   • 将本资源文件下载到本地。
2. 数据准备
   • 将训练数据放置在指定目录下，确保路径与代码中的路径一致。
3. 模型训练
   • 运行main.py文件进行模型训练。
   • 训练过程中会保存模型和优化器的参数。
4. 模型验证
   • 运行inferring.py文件进行模型验证。
   • 验证结果将显示在控制台中。

注意事项

• 代码中包含了详细的注释，用户可以根据需要进行修改和扩展。
• 训练数据集合是开箱即用的，用户可以直接使用这些数据进行模型训练和验证。

参考

本资源文件的实现参考了CSDN博客文章，详细内容请参阅相关文章。

下载链接

PyTorch实现不定长度的文字识别CRNN实现几乎每行注释训练数据集合开箱即用