{"repo":"kerlomz/captcha_trainer","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/kerlomz/captcha_trainer","clone":"git clone https://github.com/kerlomz/captcha_trainer.git","description":"[验证码识别-训练] This project is based on CNN/ResNet/DenseNet+GRU/LSTM+CTC/CrossEntropy to realize verification code identification. This project is only for training the model.","language":"Python","stars":3211,"topics":["captcha-recognition","tensorflow-tutorials","ocr","tensorflow"],"license":"Apache-2.0","category":"media-processing","readme_excerpt":"1. 项目介绍 基于深度学习的图片验证码的解决方案 - 该项目能够秒杀字符粘连重叠/透视变形/模糊/噪声等各种干扰情况，足以解决市面上绝大多数复杂的验证码场景，目前也被用于其他OCR场景。 该项目基于 TensorFlow 1.14 开发，旨在帮助中小企业或个人用户快速构建图像分类模型并投入生产环境使用，降低技术应用门槛。 面向算法工程师：提供了可拓展的结构支持，允许通过源码灵活方便的添加自己设计的网络结构及其他组件。 面向零基础用户：有需求？但是不会编程？时间就是金钱，学习成本太高我想白嫖。它简直为你而生！ 面向需求频繁者：同样的类型的需求一天10个，它的复用程度让您无需一份代码一个需求，一套服务全部搞定。 编译版下载地址： https://github.com/kerlomz/captcha trainer/releases/ ------ 其使用的网络结构主要包含三部分，从下至上依次为： 输入OP: input ， 输出OP: dense decoded 卷积层：从输入图像中提取特征序列; 循环层，预测从卷积层获取的特征序列的标签（真实值）分布; 转录层，把从循环层获取的标签分布通过去重整合等操作转换成最终的识别结果; 1. 可视化模型配置 为每个图像分类任务创建一个独立的项目，每个项目拥有完全独立的管理空间，方便多任务切换和管理。 全程无需修改一行代码 ，根据模板生成模型配置，生成的配置文件可直接用模型部署服务。 本项目对应的部署服务支持同时部署多套模型，模型支持热拔插，版本迭代等，业务层可拓展颜色提取，算术运算等常见的验证码解决方案。详情可以移步：https://github.com/kerlomz/captcha platform 2. 特性 1. 目前支持Windows平台的GPU编译版，无需安装环境，0基础建模。 2. 项目化管理，适合容易被任务优先级安排的程序员们，同一份代码，不同的项目，随心切换，互不干扰。 3. 新增样本集无需重新打包，可直接增量添加新的样本集，每个训练任务支持加载多个TFRecords文件。 4. 解除循环层依赖的必须性，支持CNN5/ResNet50/DenseNet+CrossEntropy的怀旧组合模式。 5. 提供智能建议性配置功能，选择样本源路径时可根据样本特性自动推荐字符集，设置尺寸，标签数等。 6. 支持不定宽[-1, HEIGHT]的网络输入，在样本尺寸多样的场景下自动按比例缩放。 7. 支持训练中的数据增广，如：指定范围的二值化/模糊/旋转/椒盐噪声等。 3. 模板参数介绍 2. 基本操作流程介绍 2.1 GPU环境 注意：如果你使用笔者编译好的版本，只需更新显卡驱动至最新，可以无视2.1、2.2的环境安装步骤。 如果你准备使用GPU训练，请先更新显卡驱动并安装CUDA和cuDNN，可以了解下官方测试过的编译版本对应: https://www.tensorflow.org/install/install sources#tested source configurations Github上可以下载到第三方编译好的TensorFlow的WHL安装包： - Windows : https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel - Linux: https://github.com/mind/wheels CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads cuDNN下载地址：https","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/kerlomz","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/kerlomz/captcha_trainer/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}