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项目简介
本项目使用TensorFlow 2.3.1构建了一个CRNN（卷积循环神经网络）+CTC（连接时序分类）的文字识别模型，可识别图像中的不定长文字。该模型支持多种网络结构（如ResNet18或VGGNet），还能通过TensorFlow内嵌的TensorRT进行加速。
项目的主要特性和功能
- 不定长文字训练和识别
- TensorFlow内嵌TensorRT加速
- 批量数据文字识别（待更新）
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件：
1. 配置参数：在config.py文件中设置项目的路径、训练/测试标注文件路径、图片根目录、模型保存路径等。
2. 准备数据：确保数据格式正确，即图片路径和标签内容。
3. 训练模型：运行main.py，选择--type train进行模型训练。
4. 测试模型：运行main.py，选择--type test进行模型测试。
5. 模型演示：运行main.py，选择--model_file指定模型文件路径，以及--img_path指定图片路径进行模型演示。
6. 使用预训练模型：可以直接下载已训练好的中文通用文字识别模型，修改demo.py中的模型路径，即可使用该模型进行文字识别。
注意：请确保在使用模型前，数据格式、参数配置等符合项目要求，并检查系统环境是否支持TensorFlow和TensorRT。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】