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基于孪生神经网络实现的点选识别

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点选

基于孪生神经网络实现的点选识别

温馨提示

该项目仅供学习研究改进点选验证码的安全性,请勿用于商用或其他带有攻击性质的业务场景中!!!

效果

4090训练100轮 测试集可以达到98.6%以上,基本上已经破解了该类验证码。 效果演示

如何使用?

下载数据集和预训练模型:https://systems.lanzout.com/iWUqz15mo57a

环境安装

安装环境,我用到的是python3.10

conda create -n geetest python=3.10

安装必要的环境

pip3 install -r requirement.txt

数据准备

准备数据集,放入data中,格式为 id_序号.jpg|png,id可以采用uuid,序号第一张图是1,第二张图是2,只能两张图

例如,相同的两个字, xxxxx_1.jpgxxxxx_2.jpg

训练模型

配置训练参数,config.py中,一般来说只需要配置gpu就行了,如果你没有gpu就不填,就自动使用cpu

开始训练

python train.py

预测

python predict.py

最后

邮箱:wlkjyy@vip.qq.com

希望各位大佬打赏点,前期找人标注花了不少的资金!!!!

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基于孪生神经网络实现的点选识别

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  • Python 100.0%