chinese_crnn

中文crnn识别以及其模型转onnx

更正（Correction）

更正了原demo图片resize参数错误的问题

环境配置（Dev Environments）

Win10 + torch1.8.1+cu111+cudnn8.1.1

数据（Data）

Synthetic Chinese String Dataset

1. Download the dataset
2. Edit lib/config/360CC_config.yaml DATA:ROOT to you image path

    DATASET:
      ROOT: 'to/your/images/path'

3. Download the labels (password: eaqb)

4. Put char_std_5990.txt in lib/dataset/txt/

5. And put train.txt and test.txt in lib/dataset/txt/

   eg. test.txt

    20456343_4045240981.jpg 89 201 241 178 19 94 19 22 26 656
    20457281_3395886438.jpg 120 1061 2 376 78 249 272 272 120 1061
    ...

Or your own data

1. Edit lib/config/OWN_config.yaml DATA:ROOT to you image path

    DATASET:
      ROOT: 'to/your/images/path'

2. And put your train_own.txt and test_own.txt in lib/dataset/txt/

   eg. test_own.txt

    20456343_4045240981.jpg 你好啊！祖国！
    20457281_3395886438.jpg 晚安啊！世界！
    ...

note: fixed-length training is supported. yet you can modify dataloader to support random length training.

训练（Train）

注：将训练的字符添加至lib/config/alphabets.py后，再进行训练，否则训练将出错

   [run] python train.py --cfg lib/config/360CC_config.yaml
or [run] python train.py --cfg lib/config/OWN_config.yaml

#### loss curve

```angular2html
   [run] cd output/360CC/crnn/xxxx-xx-xx-xx-xx/
   [run] tensorboard --logdir log

演示（Demo）

   [run] python demo.py --image_path images/test.png --checkpoint output/checkpoints/mixed_second_finetune_acc_97P7.pth

转换成onnx模型（Convert to onnx model）

将export_onnx.py的模型位置替换成你自己的位置，在onnx_test.py进行测试

参考资料（References）

https://github.com/Sierkinhane/CRNN_Chinese_Characters_Rec