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

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/71506131端到端不定长文字识别CRNN算法详解一文读懂CRNN+CTC文字识别 CRNN的论文是不得不看的，下面是论文和其中文翻译版：论文，中文翻译该网络模型的具体细节看上面几篇文章就可以了，我这里记录下我的一些理解，重点是CTC损失函数

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

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