CRNN_Chinese_Characters_Rec
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Sierkinhane
(CRNN) Chinese Characters Recognition.
 刚开始的时候，预测的输出是这样，几个epoch之后，预测就是空的，acc一直是0  请问下，有谁可以解答下吗？！！！！
我在训练电子称读数识别时，验证集部分效果如下： 0000..-----------------------------00--00 => 0.00 , gt: 0.00 9999----------..----------------------511 => 9.51 , gt: 90.51 33-6-------------.-------------------0022 => 36.02 , gt: 36.02 116-------------------------------------- => 16 , gt: 16.87 2277------------..--------------------888 => 27.8 , gt:...
我的train.txt/test.txt是这种格式的 00006250.jpg 肠等),宜低脂肪低糖 00003125.jpg 胞压积:36.0%; 00015625.jpg :5.90mmol/ 00012500.jpg 酒,低脂低糖饮食,控 00009375.jpg 低体重请您增加营养, 00006251.jpg GTT等检查,确诊是 00003126.jpg 2微球蛋白:0.56** 然后将这些文本去重之后在alphabets.py 中 alphabet = """!"%()*+,-./0123456789:;?ABCDEFGHIKLMNOPQRSTUVWYZ[\]^`abcdefghklmnoprsuvxyz~°αβγ—“”ⅠⅡⅢ↑↓★一三上下不与专且丙业丝两严个中丰临为主举乃久“ 等等 总共一千多个字符。 图片是通过 text_renderer 生成的。 OWN_config 中配置了ROOT指向图片目录，JSON_FILE 指向的是train.txt和test.txt 通过 python...
作者您好！ 感谢您开源如此强大的仓库，我生成自己的数据集之后微调您的模型，出现下图结果，可以请您解答一下吗。谢谢 
训练问题
在训练的时候loss会降低，但用模型测试，输出的都是0 
您好，我发现您的demo.py中的resize，有点不对，首先在训练的时候，您对图片宽度先进行了280到160的放缩，放缩因子为1.75。所以我们在测试图片处理 第一步，也应该要进行图片宽度除以这个放缩因子。 第二步，图片高度要放缩到固定的高度32，所以同时宽度在此基础上也要同比例缩放。 假如一张416乘86的图片，经过第一步会缩放到237乘以86的尺寸。然后在经过第二步，同比例缩放，缩放完以后宽度应该是88，高度为32。但是您的代码我单独打印出来，您的宽度仍然是237，高度是32。所以并没有按照同比例缩放？是我的理解错了吗？希望得到您的回复，谢谢。 
Test loss: 5.1653, accuracy: 0.0000. I tried to train 2 images as own data, accuracy is always 0.0000. What is the probem? [email protected]
