kouxichao/crnn

Word recognition using ncnn

demo for crnn

测试：

测试代码在test目录下，使用的图片和相应的字典来自http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/text。

模型转换：

mxnet的权重转换（.bin）转换见https://github.com/kouxichao/ncnn，相应的mxnet2ncnn。
计算图.param转换目前需要手动调整（应该蛮简单的），并没有更改。

pytorch转换参考https://github.com/starimeL/PytorchConverter,此项目由pytorch模型转过来的(https://github.com/meijieru/crnn.pytorch)。

我的转换代码：https://github.com/kouxichao/pytorch_converter;
param需要自己对照更改。使用pytorch-0.2可以完成转换。

Compile

ubuntu or other platform compile:

依赖库：
	dlib库：需要自己编译生成dlib库文件，这里只用到dlib进行图片加载，当然也可以使用其他图片处理库如opencv，并更改相应函数。
	ncnn库：参照https://github.com/kouxichao/ncnn进行编译。

3559A compile：

在根目录下执行make,生成静态库libcrnn.a, 可执行文件demo_crnn。
    
使用静态库（需要包含text_recognization.h）：

aarch64-himix100-linux-g++ demo_crnn.cpp libcrnn.a libncnn.a -O3 -march=armv8-a -o demo_crnn


执行效率(crnn单张图片识别)：

	双大核：210ms
	单大核：360ms
	双小核：670ms
	单小核：1250ms

crnn's Issues

crnn权重转换

请问您是用哪个框架训练的crnn。转换的脚本可以学习下么？感谢！！！

中文识别时 网络输入图像大小

您好:
请问一下中文字符识别的时候 网络输入图像大小是多少

用python训练的rcnn模型转化为ncnn后param网络结构与示例不同

我们用同样的rcnn网络训练出来的模型，经过ncnn转换后，生成的param文件内容与示例差别很大，主要是后面的LSTM层被分解成很多层。直接使用自己转换的模型，用ncnn调用加载模型失败，提示很多类似can‘t find blob_name_by_index的错误。
文中提到的“param需要自己对照更改”是什么意思？请教一下大神

pytorch转化后的ncnn模型使用

您好，我把pytorch模型转换后，需要手动调整param中的结构，类似于这个repo根目录下的crnn.param，是么？然后下载您的ncnn的repo，编译ncnn，同时确保dlib安装编译了，然后操作下是不是就可以运行demo了啊？如果用官方的ncnn编译是不是不行啊

中文字符识别训练？

您好!
crnn中文字符识别，您用的那个代码呢；能贴一下github的地址么