tanyufei / crnn Goto Github PK

git clone https://github.com/baidu-research/warp-ctc.git`
cd warp-ctc
mkdir build; cd build
cmake ..
make

cd pytorch_binding
python setup.py install

# 加载模型
model_path = './samples/netCRNN_9_112580.pth'
# 需识别的图片
img_path = './data/demo.png'
# 识别的类别
alphabet = 'ACIMRey万下依口哺摄次状璐癌草血运重'
# 设置模型参数 图片高度imgH=32, nc, 分类数目nclass=len(alphabet)+1 一个预留位, LSTM设置隐藏层数nh=128, 使用GPU个数ngpu=1
model = crnn.CRNN(32, 1, 22, 128, 1).cuda()

# 生成的lmdb输出路径
outputPath = "./train_lmdb"
# 图片及对应的label
imgdata = open("./train.txt")

python crnn_main.py [--param val]
--trainroot        训练集路径
--valroot          验证集路径
--workers          CPU工作核数, default=2
--batchSize        设置batchSize大小, default=64
--imgH             图片高度, default=32
--nh               LSTM隐藏层数, default=256
--niter            训练回合数, default=25
--lr               学习率, default=0.01
--beta1             
--cuda             使用GPU, action='store_true'
--ngpu             使用GPU的个数, default=1
--crnn             选择预训练模型
--alphabet         设置分类
--Diters            
--experiment        模型保存目录
--displayInterval   设置多少次迭代显示一次, default=500
--n_test_disp        每次验证显示的个数, default=10
--valInterval        设置多少次迭代验证一次, default=500
--saveInterval       设置多少次迭代保存一次模型, default=500
--adam               使用adma优化器, action='store_true'
--adadelta           使用adadelta优化器, action='store_true'
--keep_ratio         设置图片保持横纵比缩放, action='store_true'
--random_sample      是否使用随机采样器对数据集进行采样, action='store_true'