DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用數據集(torch,mdb格式)訓練來實現新圖片上不定長度字符串進行識別—訓練過程

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目錄

輸出結果

設計思路

核心代碼

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輸出結果

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設計思路

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核心代碼

from keras.callbacks import ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateaunclass = len(characters) + 1 model, basemodel = get_model_train(height=imgH, nclass=nclass) import osif os.path.exists('./models/pretrain_models/keras.hdf5'):basemodel.load_weights('./models/pretrain_models/keras.hdf5')checkpointer = ModelCheckpoint(filepath="./models/ intermediate_model/model{epoch:02d}-{val_loss:.4f}.hdf5", monitor='val_loss',verbose=0, save_weights_only=False, save_best_only=True)rlu = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=1, verbose=0, mode='auto', epsilon=0.0001,cooldown=0, min_lr=0)model.fit_generator(gen(train_loader, flag='train'), steps_per_epoch=1024,epochs=10000,validation_data=gen(test_loader, flag='test'),callbacks=[checkpointer, rlu],validation_steps=1024) #保存兩個h5文件 model.save_weights('./models/final_model/final_model_weights.h5') model.save('./models/final_model/final_model.h5')

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长度字符串进行识别—训练过程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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