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具体的软硬件实现点击http://mcu-ai.com/MCU-AI技术网页_MCU-AI关键词识别(KWS)是人机界面的主要组成部分。KWS的目标是在低误报(FA)率下最大化检测精度,同时最小化占用空间大小、延迟和复杂性。为了实现这些目标,我们研究了卷积循环神经网络(CRNN)。受到大规模最先进
- 2023-11-24理解文本识别网络CRNN
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- 2023-08-28【pytorch】从零开始,利用yolov5、crnn+ctc进行车牌识别
笔者的运行环境:python3.8+pytorch2.0.1+pycharm+kaggle用到的网络框架:yolov5、crnn+ctc项目地址:GitHub-WangPengxing/plate_identification:利用yolov5、crnn+ctc进行车牌识别1.写在开始之前在学习过目标检测和字符识别后想用yolov5、crnn+ctc做一个车牌识别项目,本意是参
- 2023-07-14pytorch+CRNN实现
最近接触了一个仪表盘识别的项目,简单调研以后发现可以用CRNN来做。但是手边缺少仪表盘数据集,就先用ICDAR2013试了一下。 结果遇到了一系列坑。为了不使读者和自己在以后的日子继续遭罪。我把正确的代码发到下面了。超参数请不要调整!!!!CRNN前期训练极其慢,需要良好的调参,loss才会