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请问在python3下面你们可以运行么？怎么将这个嵌入crnn训练做数据增强，有人试验过么？我在crnn训练的时候随机对原图进行三种变化之一，可是程序在docker里面都会报错Connection reset by peer，然后产生core.***的文件。这个项目下的demo.py我是可运行的。就是训练时候出错

`im_Distort = Augment.GenerateDistort(im, 4)` 我把上面的4变小一点，出现错误跟[https://github.com/Canjie-Luo/Scene-Text-Image-Transformer/issues/3](https://github.com/Canjie-Luo/Scene-Text-Image-Transformer/issues/3)一样，Floating point exception. 错误是在训练了一些迭代之后出现的

请问这个原图太小指的图片高度大概多少啊，我用的就是crnn的synth90k那个数据集，图片高度基本都是30多像素。请问形变之前都得resize到相同的形状么

@zcswdt 你说的是应该是每个batch的数据之间的宽度可以不一样，支持不定长吧。但是每个batch之内的图片还是会缩放到同一尺寸的，可以通过对batch的数据进行填充或者resize

@zcswdt 有啊，就是通过对每个batch图片resize或者填充到指定大小即可，不同batch之间可以不一样，你可以参考这个[https://github.com/Holmeyoung/crnn-pytorch/blob/master/dataset.py#L117](https://github.com/Holmeyoung/crnn-pytorch/blob/master/dataset.py#L117)

@abcxs 他这个是resize 破坏了ratio，但是你可以改代码进行填充而不是resize的啊

@chen1234520 测试时候一般都是任意宽度的，保证cnn出来的特征高是1就行，由于后面是lstm这种rnn结构，宽度的不同其实只是送到lstm的序列时间步不同

@yang0817manman Hi, can you share the fine-tuned model to me? I set an email to @seasonSH ,but have not received reply.

@0aqz0 请问按照fps 30 解码的吗

给的是视频，视频解码帧不是可以设置fps的吗。每一帧是不是就是30fps啊，我看科大的数据用kinect采集就是30fps采集的