【文件属性】：
文件名称：cnn_lstm_ctc_ocr_for_ICPR:从weinmancnn_lstm_ctc_ocr分叉以参加ICPR MTWI 2018挑战赛1
文件大小：2.93MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-11 18:55:16
ocr recognition cnn-lstm-ctc Python
由weinman / cnn_lstm_ctc_ocr分叉以参加ICPR MTWI 2018挑战赛1
介绍
这是为分叉的存储库。 原始存储库： 来源作者：
作者：电子邮件：
内容
转换
您应该自己剪切数据。使用target_cut.py，您只需要将数据路径更改为您自己的原始数据即可。我使用的数据集如ICPR MTWI 2018 。 注意，我使用Affine将Oblique图片更改为矩形。因此，我需要目标标签的顺时针方向。 使用getTxt.py更改标签的方向。
接下来，使用mjsynth-tfrecord.py将数据更改为tfrecord。您可以在[ weinman / cnn_lstm_ctc_ocr / Makefile ]中找到方法，只需更改一些路径即可。
楷模
我使用的新word_dictionary由英语，中文和数字组成。我只上传了一个旧的pretrain模型，效果很差
【文件预览】：
cnn_lstm_ctc_ocr_for_ICPR-master
----data()
--------train()
--------model()
--------test()
--------test_image()
--------val()
----AUTHOR(69B)
----result()
--------rank_42.png(15KB)
----LICENSE(34KB)
----src()
--------denseNet.py(6KB)
--------validate.py(5KB)
--------mjsynth-tfrecord.py(8KB)
--------test.py(7KB)
--------train.py(8KB)
--------__pycache__()
--------mjsynth.py(8KB)
--------getTxt.py(3KB)
--------model.py(8KB)
--------target_cut.py(5KB)
--------word_dict.py(16KB)
----.gitignore(1KB)
----Makefile(631B)
----README.md(3KB)