文件名称：crnn：卷积递归神经网络（CRNN），用于基于图像的序列识别
文件大小：67KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-23 19:20:48
machine-learning ocr computer-vision torch7 sequence-recognition
卷积递归神经网络 该软件实现了卷积递归神经网络（CRNN），它结合了CNN，RNN和CTC损失，可用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。 有关详细信息，请参阅我们的论文 。 更新2017年3月14日，一个Docker文件已添加到项目中。 感谢 。 UPDATE 2017年5月1日一PyTorch已作出 。 更新2017年6月19日对于端到端文本检测器+识别器，请通过签出 。 建立 该软件仅在Ubuntu 14.04（x64）上经过测试。 需要启用CUDA的GPU。 要构建项目，请首先安装最新版本的 ， 和LMDB。 请分别遵循其安装说明。 在Ubuntu上，可以通过apt-get install liblmdb-dev 。 要构建项目，请转到src/并执行sh build_cpp.sh来构建C ++代码。 如果成功，则应在src/目录中生成一个名为libcrnn.so的文件。 运行演示 演示程序可以在src/demo.lua找到。 在运行演示之前，请从下载预训练的模型。 将下载的模型文件crnn_demo_model.t7放入目录model/crnn_demo/
【文件预览】：
crnn-master
----src()
--------demo.lua(1KB)
--------LstmLayer.lua(7KB)
--------utilities.lua(9KB)
--------inference.lua(1KB)
--------cpp()
--------training.lua(4KB)
--------build_cpp.sh(71B)
--------BiRnnJoin.lua(2KB)
--------SharedParallelTable.lua(2KB)
--------main_train.lua(1KB)
--------CtcCriterion.lua(719B)
--------DatasetLmdb.lua(4KB)
----model()
--------crnn_demo()
----Dockerfile(477B)
----LICENSE(1KB)
----README.md(4KB)
----data()
--------demo2.jpg(7KB)
--------demo.png(19KB)
----tool()
--------create_dataset.py(2KB)
----.gitignore(23B)
----thpp_build.sh(983B)
----third_party()
--------lmdb-lua-ffi()
----install_all.sh(3KB)