【源码】基于PyTorch框架的深度学习图像处理与OCR系统

项目简介

本项目是综合性的深度学习应用项目，覆盖图像处理和光学字符识别（OCR）两大领域。基于PyTorch框架，结合图像分类、图像分割和OCR技术，提供从数据准备、模型训练到模型评估的完整流程。

项目的主要特性和功能

1. 图像分类：实现LeNet和VGG - Net等经典卷积神经网络模型，还提供创建图像分类工程的详细过程总结。
2. 图像分割：实现U - Net模型用于图像分割任务，并提供创建图像分割工程的过程总结。
3. 光学字符识别（OCR）：使用卷积循环神经网络（CRNN）进行图像中的文本检测和识别，提供数据准备、模型训练、模型评估和可视化工具的全流程支持。

安装使用步骤

环境配置

安装MiniConda 3并创建虚拟环境，安装Python 3.10.13、CUDA 12.1.0、cuDNN 8.9.5、PyTorch 2.1.1+cu121、torchvision 0.16.1+cu121、torchsummary 1.5.1，使用VSCode作为IDE。

数据准备

运行utils.py脚本，生成图像分类和OCR任务所需的数据集路径索引和标签文件。

模型训练

运行train.py脚本，进行图像分类、图像分割和OCR模型的训练。

模型评估

运行evaluate.py脚本，评估图像分类、图像分割和OCR模型的性能。

可视化工具

运行Mat.py脚本，生成训练过程中性能指标（如IOU、ACC、Precision、Recall等）变化的图表。

下载地址

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