基于CNN卷积神经网络识别汉字合集-视频介绍下自取

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含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版

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本代码用的python语言,pytorch深度学习框架运行,环境的安装可以参考博客:

深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客

代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集为训练和验证集(或测试集),然后02会读取这个划分好的数据集进行CNN卷积神经网络的训练,训练好的模型保存本地为ckpt格式的model.最后03pyqt的可视化界面可以通过点击按钮来加载图片识别。

含resnet等多个模型的手写整句或单个中文汉字识别

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深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客

代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集为训练和验证集(或测试集),然后02会读取这个划分好的数据集进行CNN卷积神经网络的训练,训练好的模型保存本地为ckpt格式的model.最后03pyqt的可视化界面可以通过点击按钮来加载图片识别。

python语言含lenet5等多种卷积神经网络中文汉字识别

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代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集为训练和验证集(或测试集),然后02会读取这个划分好的数据集进行CNN卷积神经网络的训练,训练好的模型保存本地为ckpt格式的model.最后03pyqt的可视化界面可以通过点击按钮来加载图片识别。

基于深度学习的手写汉字数字识别含10多种模型

091基于深度学习的手写汉字数字识别含10多种模型_哔哩哔哩_bilibili

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深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客

代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集为训练和验证集(或测试集),然后02会读取这个划分好的数据集进行CNN卷积神经网络的训练,训练好的模型保存本地为ckpt格式的model.最后03pyqt的可视化界面可以通过点击按钮来加载图片识别。

基于hwdb手写汉字数据集的识别检测

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代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集为训练和验证集(或测试集),然后02会读取这个划分好的数据集进行CNN卷积神经网络的训练,训练好的模型保存本地为ckpt格式的model.最后03pyqt或web界面的可视化界面可以通过点击按钮来加载图片识别。

基于pyqt和卷积网络CNN的中文汉字识别

001基于pyqt和卷积网络CNN的中文汉字识别_哔哩哔哩_bilibili

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深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客

代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集为训练和验证集(或测试集),然后02会读取这个划分好的数据集进行CNN卷积神经网络的训练,训练好的模型保存本地为ckpt格式的model.最后03pyqt的可视化界面可以通过点击按钮来加载图片识别。

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