项目简介

本项目基于Pytorch实现CRNN文字识别项目，从零重写项目，学习CRNN实现的细节。

项目参考

论文地址：https://arxiv.org/abs/1507.05717

参考代码：https://github.com/Sierkinhane/CRNN_Chinese_Characters_Rec

数据集

本文使用的是MLT2017的数据集，下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_37668436/15045746

博客地址

从零写CRNN

项目运行

• python3 -m pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
• 修改config/config.yml文件中的CHAR_FILE和JSON_FILE参数到你的数据集路径
• python3 train.py --cfg config/config.yml 运行训练
• 或者 bash setup.sh运行训练该命令会在后台运行，并且保存训练的输出到log.txt文件中

实验记录

数据集方面

说明	训练集	测试集	准确度
仅MLT2017	4879	766	0.34375
MLT2017+textrender合成的100w数据	1114039	766	0.59240

trick

数据集	训练集	测试集	准确度	加入attention
MLT2017+textrender合成的100w数据	1114039	766	0.59240	0.62630