Canjie Luo

想请教一下，训练完的精度如何呢？

正如 @ @keeofkoo 所说，只需要安装在Python 3环境中安装好boost即可。这里需要注意的是，这个项目依赖于OpenCV 2，更高的版本不支持。这个项目虽然有用，但是使用起来确实麻烦，希望能够和大家合作把它完善一下。 @tnkong

好的，收到您的问题了，我回头研究一下哈，最近手上确实太多东西要完成。

您好，您的输入原图不能够太小，否则扭动不了。另外，可以在 https://github.com/meijieru/crnn.pytorch/blob/d3a47f91691b31b8d5336e2ed5932e6cf65142f0/dataset.py#L69 这个类中嵌入。实在不行的话，您可以生成足够多的样本放在硬盘再训练也行。

是的，从这个数据集中拿出来的图像，不一定符合这个大小，需要先resize一下。

您试试把boost安装到系统里边去。这里我看到系统里边用的是OpenCV3，我这个包现在只支持OpenCV2...抱歉...我会标记为重要问题，向大家求教。

谢谢您的建议。实际上我也尝试过纯python版本，但是比C++慢太多了，所以放弃了。只有这个版本可以做到实时处理。

@DongfeiJi This version is the default random augmentation. We guess it is sufficient for practical use.

@yanfjz 1. The "moving state" denotes the moving directions. 2. Yes, we use cross-entropy loss. The GT is the moving state that increases difficulty.

您好！当前的repo确实对依赖库的版本要求有点高，严格用我们推荐的python、GCC和boost版本即可解决。为了cmake的时候找对路径，建议用`-D`来指定路径。如果得到实验室许可，后续会上传一个更好的版本，且支持Python 3，OpenCV 3。