https://github.com/czczup/siamesehccr
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Last synced: 3 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/czczup/siamesehccr
- Owner: czczup
- Created: 2019-02-15T02:26:53.000Z (over 6 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2019-04-14T02:30:37.000Z (about 6 years ago)
- Last Synced: 2025-01-15T23:11:21.554Z (5 months ago)
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 30.5 MB
- Stars: 1
- Watchers: 0
- Forks: 2
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE.md
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README
# Siamese-HCCR
## 1. 项目简介与依赖
本项目基于TensorFlow1.8与Python3.6进行开发，依赖库如下：
```
pillow
cv2
pandas
```
## 2. 项目运行
运行本项目请以此执行以下步骤：
### 2.1 数据集部署
- 将CASIA-Competition数据集中的所有gnt文件放置于`database/competition/`
- 将CASIA-HWDB1.0数据集中的所有gnt文件放置于`database/HWDB1.0`
- 将CASIA-HWDB1.1数据集中的所有gnt文件放置于`database/HWDB1.1`
- 运行如下代码
```
python generate_test_data.py #测试集将gnt转为png，存放于database/test
python generate_train_data.py #训练集集将gnt转为png，存放于database/train
```
### 2.2 开始训练
- 运行如下命令，自动完成tfrecord生成、模型训练、测试、数据集重构
```python
python main.py
```
### 2.3 查看训练日志
- 运行如下命令
```sh
tensorboard --logdir=file/logs
```
## 3. 项目结构树
```
│ generate_test_data.py # 生成测试数据，用于将gnt转为png，只执行1次
│ generate_train_data.py # 生成训练数据，用于将gnt转为png，只执行1次
│ generate_test_tfrecord.py # 生成测试集tfrecord，目前没有用
│ generate_train_tfrecord.py # 生成训练集tfrecord，对所有汉字随机采样
│ get_matching_template.py # 计算汉字的特征向量，目前没有用
│ main.py # 模型训练入口
│ model.py # 模型定义在这里
│ reader.py # 用于读取gnt文件并转为png
│ reconstruct_train_tfrecord.py # 依据错误的识别结果重构数据集
│ test.py # 测试
│ train.py # 训练
│
└─file # 存放训练生成的文件
│ └─results
│ │ ├─train # 存放训练集准确率文件
│ │ ├─test # 存放测试集准确率文件
│ │ └─log # 存放训练日志，只是空文件，标志训练进行的阶段，用于断点续训
│ ├─tfrecord # 存放生成的tfrecord
│ ├─logs # 存放tensorboard训练日志
│ └─models # 存放保存的ckpt模型
│
└─database # 存放训练数据
├─competition # 存放CASIA-Competition数据集的gnt文件
├─HWDB1.0 # 存放CASIA-HWDB1.0数据集的gnt文件
├─HWDB1.1 # 存放CASIA-HWDB1.1数据集的gnt文件
├─HWDB1.2 # 存放CASIA-HWDB1.2数据集的gnt文件
├─test # 存放由CASIA-Competition数据集生成的png文件
├─test-open # 存放由CASIA-HWDB1.2数据集生成的png文件
├─train # 存放由CASIA-HWDB1.0-1.1数据集生成的png文件
│ gb2312_level1.csv # 对gb2312-80的一级常用汉字进行编号
| count.csv # 记录训练集中每一类的样本数
```