pytorch图像识别实战

这篇引用提供了一个基于PyTorch的图像识别实战，通过迁移学习的方法实现对112种不同花的图像识别和分类。具体步骤如下：
1. 数据预处理：使用torchvision中的transforms对数据进行预处理，包括resize、crop、normalize等操作。
2. 加载数据集：使用torchvision中的datasets加载数据集，并使用torch.utils.data中的DataLoader进行数据批量加载。
3. 构建模型：使用PyTorch中的预训练模型，如ResNet、VGG等，进行迁移学习，同时根据数据集的类别数构建全连接层。
4. 训练模型：定义损失函数和优化器，使用GPU进行训练，并记录训练过程中的loss和accuracy。
5. 测试模型：使用测试集对模型进行测试，并计算模型的准确率。

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pytorch ocr识别

OCR（Optical Character Recognition）是一种将图像中的文字转换为可编辑文本的技术。在PyTorch中，有两个常用的OCR识别模型：ASTER和CRNN。

ASTER是一种基于注意力机制的场景文本识别模型，它可以对不同形状和方向的文字进行准确的识别。官方论文《ASTER: An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification》提供了详细的算法描述和实验结果。你可以在GitHub上找到ASTER的PyTorch实现代码\[1\]。

CRNN是一种端到端可训练的神经网络，用于基于图像的序列识别，包括场景文本识别。官方论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-Based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》详细介绍了CRNN的结构和性能。你可以在GitHub上找到CRNN的PyTorch实现代码\[2\]。

除了这两个模型，还有其他OCR识别模型可供选择，例如PaddleOCR。PaddleOCR是基于CRNN的文本字符识别模型，支持多种任务，包括车牌检测与识别、中文场景文字识别、手写汉语拼音识别等\[3\]。

希望这些信息对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OCR项目实战（一）：手写汉语拼音识别（Pytorch版）](https://blog.csdn.net/qq_36816848/article/details/128951065)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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