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MTCNN+CRNN解决车牌识别问题-2
这次到CRNN部分了 CRNN网络很简单 就是CNN RNN 因为RNN适用于时间序列类型的数据 车牌呢 其实也是有规律的 比如第一位是汉字 后面是字母 汉字 前一部分通过MTCNN将车牌区域已经定位了 那这部分就需要拿CRNN来对其进行训
MTCNN
CRNN
车牌识别
CRNN-pytorch模型转libtorch模型踩坑记录
这段时间一直在做CRNN文字识别的问题 xff0c 从pytorch中训练好的模型然后转到libtorch中去 xff0c 但是CRNN提供的代码没有转libtorch模型的部分 xff0c 于是就在网上到处乱找 xff0c 其中找到了这篇
CRNN
Pytorch
LibTorch
模型踩坑记录
CRNN-libtorch模型推理的时候报错std:runtime_error
使用libtorch模型推理的时候出现报错std runtime error 这里报错的情况一般是数据不同步的问题 xff0c 也就是说我们的模型是在gpu上 xff0c 而数据是在cpu上 xff0c 那么要做的一件事就是检查forwar
CRNN
LibTorch
std
Runtime
Error
CRNN-模型转换问题Missing Errorin loading state_dict for CRNN
在将CRNN pytorch模型转为libtorch模型的时候出现报错情况 xff0c Missing Errorin loading state dict span class token keyword for span CRNN 96
CRNN
Missing
Errorin
loading
State
自然场景OCR检测(YOLOv3+CRNN)
自然场景OCR检测 YOLOv3 43 CRNN xff08 中文 43 英文模型 xff09 前言 最近对于自然场景下的OCR比较有兴趣 xff0c 所以总结了一些目前OCR现状 xff0c 并且找了一个自然场景OCR的项目练练手 本人新
OCR
YOLOv3
CRNN
自然场景
水表读数自动识别,基于DB和CRNN的方法
尽管智能水表正在取代老式的机械水表 但在许多地区 xff08 及老小区 xff09 由于环境 成本等因素的限制 机械水表木得办法被替换 所以依旧需要人工手动抄表 为了实现对老式机械水表的自动识别 这篇我们讲讲2020CCF训练赛的 场景文字
CRNN
水表读数自动识别