【源码】基于改进CRNN的代码与缩进排版检测系统

项目简介

本项目是基于改进CRNN（卷积循环神经网络）的代码与缩进排版检测系统。借助深度学习技术，利用CRNN模型从图像中识别代码和缩进信息，提高代码识别的准确性与效率，实现代码与缩进信息的自动检测。

项目的主要特性和功能

1. 采用改进的CRNN模型识别图像中的代码和缩进信息。
2. 通过卷积层提取图像特征，利用循环层学习上下文信息。
3. 运用CTC（连接时序分类）损失函数处理序列转录问题，将模型输出转换为文本输出。
4. 利用正则化、梯度裁剪等技术优化模型训练，提升模型泛化能力和准确性。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.x。
• 安装深度学习框架，如PaddlePaddle或TensorFlow。
• 安装必要的Python库，如NumPy、OpenCV等。

数据准备

• 收集包含代码和缩进信息的图像数据。
• 对数据进行预处理，如图像归一化、标签生成等。

模型训练

• 使用提供的CRNN模型定义和训练脚本。
• 配置训练参数，如学习率、批量大小等。
• 开始训练模型，并监控训练过程中的损失和准确率。

测试与评估

• 使用测试数据集评估模型的性能。
• 分析评估结果，识别模型的优点和不足。
• 根据需要进行调整和优化。

应用部署

• 将训练好的模型部署到实际环境中。
• 编写推理脚本，用于实时检测代码和缩进信息。

下载地址

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