深度学习OCR之文本识别综合实战(python/c++/libtorch/onnx)

掌握深度学习文本识别Pytorch模型的训练以及C++调用模型的基本方法

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中级24课时2022/12/19更新

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银河星君
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  • 课程大纲

适合人群:

1、本课程需要有一定的c/c++/python编程语言基础; 2、本课程需要对深度学习有个基本认识; 3、本课程适用于需要pytorch训练文本识别模型并用c++进行模型应用的同学;

你将会学到:

掌握深度学习文本识别Pytorch模型的训练以及C++调用模型的基本方法

  • 学会CRNN文本识别模型的训练
  • 学会libtorch深度学习模型的应用
  • 学会onnx深度学习模型的应用
  • 学会自定义识别文本模型的训练
  • 学会中文文本识别模型的训练
  • 学会银行卡卡号识别模型的训练
  • 学会身份证号码识别模型的训练

课程简介:

1、本课程只是CRNN文本识别模型训练课程;

2、基于深度学习文本识别OCR实战入门课程,那里有文本检测和识别的基础;

3、在没有数据集的情况下,可以按照课程中的文本生成脚本生成工具生成对应的文本,然后进行对应的Pytorch模型训练;

4、在有用公开数据集情况下,可以按照课程中的数据处理步骤进行数据处理,然后进行模型的训练;

5、然后将训练好的模型转换成Libtorch或者onnx模型。

6、最后用c++ libtorch或者c++ onnx去加载对应的模型并根据自己的情况去应用。


环境(win10+pytorch1.8.1+cuda10.2/11.4+cudnn8.2.2+onnxruntime-GPU-1.10)

实战包括:中文文本识别模型训练、数字卡号识别模型训练、银行卡卡号识别模型训练、身份证号码识别模型训练、大写金额识别模型训练、vs2019/C++/Libtorch/ONNX的CRNN模型调用测试。(C++部分使用的opencv3.4.4)(注意本c++ onnx工程是:非Opencv加载ONNX模型)

OCR C++ onnx使用示例工程分享:

链接:https://pan.baidu.com/s/1z3R_oDuOWrKu61Xj8Yb54w

提取码:snkn


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