diff --git a/README.md b/README.md
index 638ff4b..b2068fe 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,11 +1,14 @@
-# CRNN_Attention_OCR
-CRNN with attention to do OCR，this is just a toy code to show how use seq2seq with attention in OCR
-## network model
-CRNN is base CNN,and BiLSTM with 256 hidden_units is encode network ,GRU with 256 hidden_units is decode network
-
-## how to use
-put your image in 'train' dir,and image name should be like "xx_label_xx.jpg",Parameters are set in config.py,
and then just run the train.py
-
-## Dependency Library
+# 用CRNN+seq2seq+attention识别中文
+中文类别为5990类，类别可以在char_std_5990找到，中文样本的合成参考的是caffe_ocr项目，
+## 网络结构
+CNN用的是CRNN中的结构，一层双向lstm做编码器，一层GRU做解码器
+## 如何训练
+训练需要2个txt文件（train.txt，test.txt）保存图片的名字以及label,
+可以在这里下载样本[(caffe_ocr)百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1dFda6R3#list/path=%2F)
+在config.py里修改路径，运行train.py
+## 依赖
TensorFlow >=1.2
-opencv
+opencv
+## 引用
+[caffe_ocr](https://github.com/senlinuc/caffe_ocr)
+[attention-ocr-toy-example](https://github.com/ray075hl/attention-ocr-toy-example)
diff --git a/char_std_5990.txt b/char_std_5990.txt
new file mode 100644
index 0000000..fbb6e35
--- /dev/null
+++ b/char_std_5990.txt
@@ -0,0 +1,5990 @@
+blank
+，
+的
+。
+一
+是
+0
+不
+在
+有
+、
+人
+“
+”
+了
+中
+国
+大
+为
+1
+:
+上
+2
+这
+个
+以
+年
+生
+和
+我
+时
+之
+也
+来
+到
+要
+会
+学
+对
+业
+出
+行
+公
+能
+他
+于
+5
+e
+3
+而
+发
+地
+可
+作
+就
+自
+们
+后
+成
+家
+日
+者
+分
+多
+下
+其
+用
+方
+本
+得
+子
+.
+高
+4
+过
+经
+6
+现
+说
+与
+前
+o
+理
+工
+所
+力
+t
+如
+将
+军
+部
+,
+事
+进
+9
+司
+场
+同
+机
+主
+都
+实
+天
+面
+市
+8
+i
+a
+新
+动
+开
+n
+关
+定
+还
+长
+此
+月
+7
+道
+美
+心
+法
+最
+文
+等
+当
+第
+好
+然
+体
+全
+比
+股
+通
+性
+重
+三
+外
+s
+但
+战
+;
+相
+从
+你
+r
+内
+无
+考
+因
+小
+资
+种
+合
+情
+去
+里
+化
+次
+入
+加
+间
+些
+度
+?
+员
+意
+没
+产
+正
+表
+很
+队
+报
+已
+名
+海
+点
+目
+着
+应
+解
+那
+看
+数
+东
+位
+题
+利
+起
+二
+民
+提
+及
+明
+教
+问
+）
+制
+期
+（
+元
+游
+女
+-
+并
+曰
+十
+果
+)
+么
+注
+两
+专
+样
+信
+王
+平
+己
+金
+务
+使
+电
+网
+代
+手
+知
+计
+至
+常
+(
+只
+展
+品
+更
+系
+科
+门
+特
+想
+西
+l
+水
+做
+被
+北
+由
+c
+》
+万
+老
+向
+《
+记
+政
+今
+据
+量
+保
+建
+物
+区
+管
+见
+安
+集
+或
+认
+程
+h
+总
+—
+少
+身
+先
+师
+球
+价
+空
+旅
+又
+求
+校
+强
+各
+非
+立
+受
+术
+基
+活
+反
+!
+世
+何
+职
+导
+任
+取
+式
+[
+]
+试
+才
+结
+费
+把
+收
+联
+直
+规
+持
+赛
+社
+四
+山
+统
+投
+南
+原
+该
+院
+交
+达
+接
+头
+打
+设
+每
+别
+示
+则
+调
+处
+义
+权
+台
+感
+斯
+证
+言
+五
+议
+d
+给
+决
+论
+她
+告
+广
+企
+格
+增
+让
+指
+研
+商
+客
+太
+息
+近
+城
+变
+技
+医
+件
+几
+书
+选
+周
+备
+m
+流
+士
+京
+传
+u
+放
+病
+华
+单
+话
+招
+路
+界
+药
+回
+再
+%
+服
+什
+改
+育
+口
+张
+需
+治
+德
+复
+准
+马
+习
+真
+语
+难
+始
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+际
+观
+完
+标
+共
+项
+容
+级
+即
+必
+类
+领
+A
+C
+未
+w
+型
+案
+线
+运
+历
+首
+风
+视
+色
+尔
+整
+质
+参
+较
+云
+具
+布
+组
+办
+气
+造
+争
+往
+形
+份
+防
+p
+它
+车
+深
+神
+称
+g
+况
+推
+越
+英
+易
+且
+营
+条
+消
+命
+团
+确
+S
+划
+精
+足
+儿
+局
+飞
+究
+功
+索
+走
+望
+却
+查
+武
+思
+兵
+识
+克
+故
+步
+影
+带
+乐
+白
+源
+史
+航
+志
+州
+限
+清
+光
+装
+节
+号
+转
+图
+根
+省
+许
+引
+势
+失
+候
+济
+显
+百
+击
+f
+器
+象
+效
+仅
+爱
+官
+包
+供
+低
+演
+连
+夫
+快
+续
+支
+验
+阳
+男
+觉
+花
+死
+字
+创
+素
+半
+预
+音
+户
+约
+率
+声
+请
+票
+…
+便
+构
+T
+存
+食
+y
+段
+远
+责
+M
+拉
+房
+随
+断
+极
+销
+林
+亚
+隐
+超
+获
+升
+B
+采
+I
+算
+益
+优
+愿
+找
+按
+维
+态
+满
+尽
+令
+汉
+委
+八
+终
+训
+值
+负
+境
+练
+母
+热
+适
+江
+住
+列
+举
+景
+置
+黄
+听
+除
+读
+众
+响
+友
+助
+弹
+干
+孩
+边
+李
+六
+甚
+罗
+致
+施
+模
+料
+火
+像
+古
+眼
+搜
+离
+D
+闻
+府
+章
+早
+照
+速
+录
+页
+卫
+青
+例
+石
+父
+状
+农
+排
+降
+千
+P
+择
+评
+疗
+班
+购
+属
+革
+够
+环
+占
+养
+曾
+米
+略
+站
+胜
+①
+核
+否
+独
+护
+钱
+/
+红
+范
+另
+须
+余
+居
+虽
+毕
+攻
+族
+吃
+喜
+陈
+G
+轻
+亲
+积
+星
+假
+b
+县
+写
+刘
+财
+亿
+某
+括
+律
+酒
+策
+初
+批
+普
+片
+协
+售
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+落
+留
+岁
+突
+双
+绝
+险
+季
+谓
+严
+村
+E
+兴
+围
+依
+念
+苏
+底
+压
+破
+河
+怎
+细
+富
+切
+乎
+待
+室
+血
+帝
+君
+均
+络
+牌
+陆
+印
+层
+斗
+简
+讲
+买
+谈
+纪
+板
+希
+聘
+充
+归
+左
+测
+止
+笑
+差
+控
+担
+杀
+般
+朝
+监
+承
+播
+k
+亦
+临
+银
+尼
+介
+v
+博
+软
+欢
+害
+七
+良
+善
+’
+移
+土
+课
+免
+射
+审
+健
+角
+伊
+欲
+似
+配
+既
+拿
+刚
+绩
+密
+织
+九
+编
+狐
+右
+龙
+异
+若
+登
+检
+继
+析
+款
+纳
+威
+微
+域
+齐
+久
+宣
+阿
+俄
+店
+康
+执
+露
+香
+额
+紧
+培
+激
+卡
+短
+群
+②
+春
+仍
+伤
+韩
+楚
+缺
+洲
+版
+答
+O
+修
+媒
+秦
+‘
+错
+欧
+园
+减
+急
+叫
+诉
+述
+钟
+遇
+港
+补
+N
+·
+送
+托
+夜
+兰
+诸
+呢
+席
+尚
+福
+奖
+党
+坐
+巴
+毛
+察
+奇
+孙
+竞
+宁
+申
+L
+疑
+黑
+劳
+脑
+R
+舰
+晚
+盘
+征
+波
+背
+访
+互
+败
+苦
+阶
+味
+跟
+沙
+湾
+岛
+挥
+礼
+F
+词
+宝
+券
+虑
+徐
+患
+贵
+换
+矣
+戏
+艺
+侯
+顾
+副
+妇
+董
+坚
+含
+授
+皇
+付
+坛
+皆
+抗
+藏
+潜
+封
+础
+材
+停
+判
+吸
+轮
+守
+涨
+派
+彩
+哪
+笔
+．
+﹑
+氏
+尤
+逐
+冲
+询
+铁
+W
+衣
+绍
+赵
+弟
+洋
+午
+奥
+昨
+雷
+耳
+谢
+乡
+追
+皮
+句
+刻
+油
+误
+宫
+巨
+架
+湖
+固
+痛
+楼
+杯
+套
+恐
+敢
+H
+遂
+透
+薪
+婚
+困
+秀
+帮
+融
+鲁
+遗
+烈
+吗
+吴
+竟
+③
+惊
+幅
+温
+臣
+鲜
+画
+拥
+罪
+呼
+警
+卷
+松
+甲
+牛
+诺
+庭
+休
+圣
+馆
+_
+退
+莫
+讯
+渐
+熟
+肯
+V
+冠
+谁
+乱
+朗
+怪
+夏
+危
+码
+跳
+卖
+签
+块
+盖
+束
+毒
+杨
+饮
+届
+序
+灵
+怀
+障
+永
+顺
+载
+倒
+姓
+丽
+靠
+概
+输
+货
+症
+避
+寻
+丰
+操
+针
+穿
+延
+敌
+悉
+召
+田
+稳
+典
+吧
+犯
+饭
+握
+染
+怕
+端
+央
+阴
+胡
+座
+著
+损
+借
+朋
+救
+库
+餐
+堂
+庆
+忽
+润
+迎
+亡
+肉
+静
+阅
+盛
+综
+木
+疾
+恶
+享
+妻
+厂
+杂
+刺
+秘
+僧
+幸
+扩
+裁
+佳
+趣
+智
+促
+弃
+伯
+吉
+宜
+剧
+野
+附
+距
+唐
+释
+草
+币
+骨
+弱
+俱
+顿
+散
+讨
+睡
+探
+郑
+频
+船
+虚
+途
+旧
+树
+掌
+遍
+予
+梦
+圳
+森
+泰
+慢
+牙
+盟
+挑
+键
+阵
+暴
+脱
+汇
+歌
+禁
+浪
+冷
+艇
+雅
+迷
+拜
+旦
+私
+您
+④
+启
+纷
+哈
+订
+折
+累
+玉
+脚
+亮
+晋
+祖
+菜
+鱼
+醒
+谋
+姐
+填
+纸
+泽
+戒
+床
+努
+液
+咨
+塞
+遭
+玩
+津
+伦
+夺
+辑
+癌
+x
+丹
+荣
+仪
+献
+符
+翻
+估
+乘
+诚
+K
+川
+惠
+涉
+街
+诗
+曲
+孔
+娘
+怒
+扬
+闲
+蒙
+尊
+坦
+=
+衡
+迪
+镇
+沉
+署
+妖
+脸
+净
+哥
+顶
+掉
+厚
+魏
+旗
+兄
+荐
+童
+剂
+乏
+倍
+萨
+偏
+洗
+惯
+灭
+径
+犹
+趋
+拍
+档
+罚
+纯
+洛
+毫
+梁
+雨
+瑞
+宗
+鼓
+辞
+洞
+秋
+郎
+舍
+蓝
+措
+篮
+贷
+佛
+坏
+俗
+殊
+炮
+厅
+筑
+姆
+译
+摄
+卒
+谷
+妈
+聚
+违
+忘
+鬼
+触
+丁
+羽
+贫
+刑
+岗
+庄
+伟
+兼
+乳
+叶
+凡
+龄
+宽
+峰
+宋
+硬
+岸
+迅
+喝
+拟
+雄
+役
+零
+舞
+暗
+潮
+绿
+倾
+详
+税
+酸
+徒
+伴
+诊
+跑
+吾
+燕
+澳
+啊
+塔
+宿
+恩
+忙
+督
+末
+⑤
++
+伐
+篇
+敏
+贸
+巧
+截
+沟
+肝
+迹
+烟
+勇
+乌
+赞
+锋
+返
+迫
+凭
+虎
+朱
+拔
+援
+搞
+爆
+勤
+抢
+敬
+赶
+抱
+仁
+秒
+缓
+御
+唯
+缩
+尝
+贴
+奔
+跨
+炎
+汤
+侵
+骑
+励
+戴
+肤
+枪
+植
+瘤
+埃
+汽
+羊
+宾
+替
+幕
+贝
+刀
+映
+彻
+驻
+披
+抓
+奉
+抵
+肿
+麻
+U
+炸
+繁
+赢
+茶
+伏
+梅
+狂
+忧
+豪
+暂
+贾
+洁
+绪
+刊
+忆
+桥
+晓
+册
+漫
+圆
+默
+妾
+侧
+址
+横
+□
+偶
+狗
+陵
+'
+伙
+杜
+忍
+薄
+雪
+陷
+仙
+恋
+焦
+焉
+烦
+甘
+腺
+颇
+赏
+肠
+废
+墙
+债
+艾
+杰
+残
+冒
+屋
+堡
+曹
+储
+莱
+挂
+纵
+孝
+珍
+麦
+逃
+奋
+J
+览
+镜
+缘
+昭
+摆
+跌
+胁
+昌
+耶
+腹
+偿
+蛋
+盈
+瓦
+摩
+沈
+惟
+迁
+冰
+辛
+震
+旁
+泉
+圈
+巡
+罢
+泛
+穷
+伸
+曼
+滋
+丈
+颜
+勒
+悲
+肥
+郭
+混
+灯
+租
+⑥
+鸡
+阻
+邑
+伍
+践
+驾
+魔
+X
+拒
+懂
+糖
+脏
+沿
+翁
+胆
+惧
+聊
+携
+晨
+滑
+菌
+辅
+贤
+鉴
+丝
+尾
+赴
+吨
+宇
+眠
+脂
+籍
+彼
+污
+貌
+弄
+郡
+【
+奶
+菲
+烧
+垂
+壮
+浮
+弗
+赖
+】
+珠
+迟
+渠
+寿
+隆
+剑
+胞
+跃
+稍
+愈
+荷
+壁
+卿
+邦
+忠
+摇
+悟
+锦
+扰
+袭
+盾
+艘
+浓
+筹
+盗
+哭
+淡
+孕
+扣
+呈
+怨
+琳
+孤
+奴
+驱
+振
+闭
+～
+隔
+寒
+汝
+贯
+恢
+饰
+荡
+姑
+械
+*
+猛
+亏
+锁
+硕
+舒
+嘉
+宏
+劲
+帅
+誉
+番
+惜
+胸
+抽
+脉
+孟
+遣
+碍
+辆
+玄
+陶
+丧
+矿
+链
+矛
+鸟
+夷
+嘴
+坡
+吕
+侦
+鸣
+妹
+邓
+钢
+妙
+z
+欣
+骗
+浙
+辽
+奏
+唱
+腐
+仆
+祝
+冬
+韦
+邮
+酬
+尺
+涯
+毁
+粉
+井
+腰
+肌
+搭
+恨
+乙
+勿
+婆
+★
+闹
+猎
+厉
+哀
+递
+廉
+卧
+豆
+揭
+瓶
+⑦
+蒋
+忌
+贡
+邀
+覆
+墓
+捷
+Q
+骂
+芳
+耗
+奈
+腾
+抑
+牵
+履
+绕
+睛
+炼
+描
+辉
+肃
+循
+仿
+葬
+漏
+恰
+殿
+遥
+尿
+凯
+仲
+婢
+胃
+翼
+卢
+慎
+厦
+颈
+哉
+疲
+惑
+汗
+衰
+剩
+昆
+耐
+疫
+霸
+赚
+彭
+狼
+洪
+枚
+媪
+纲
+窗
+偷
+鼻
+池
+磨
+尘
+账
+拼
+榜
+拨
+扫
+妆
+槽
+蔡
+扎
+叔
+辈
+―
+泡
+伪
+邻
+锡
+仰
+寸
+盐
+叹
+囊
+幼
+拓
+郁
+桌
+舟
+丘
+棋
+裂
+扶
+逼
+熊
+轰
+允
+箱
+挺
+赤
+晶
+●
+祭
+寄
+爷
+呆
+胶
+佩
+泪
+沃
+婴
+娱
+霍
+肾
+诱
+扁
+辩
+粗
+夕
+灾
+哲
+涂
+艰
+猪
+Y
+铜
+踏
+赫
+吹
+屈
+谐
+仔
+沪
+殷
+辄
+渡
+屏
+悦
+漂
+祸
+赔
+涛
+谨
+赐
+劝
+泌
+凤
+庙
+墨
+寺
+淘
+勃
+崇
+灰
+虫
+逆
+闪
+竹
+疼
+旨
+旋
+蒂
+⑧
+悬
+紫
+慕
+贪
+慧
+腿
+赌
+捉
+疏
+卜
+漠
+堪
+廷
+氧
+牢
+吏
+帕
+棒
+纽
+荒
+屡
+戈
+氛
+黎
+桃
+幽
+尖
+猫
+捕
+嫁
+窃
+燃
+禽
+稿
+掩
+踪
+姻
+陪
+凉
+阔
+碰
+幻
+迈
+铺
+堆
+柔
+姿
+膜
+爸
+斤
+轨
+疆
+丢
+仓
+岂
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+赪
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+铵
+氅
+莜
+柢
+悭
+鄳
+蒗
+虺
+沇
+薤
+踹
+墠
+唶
+骍
+镊
+镛
+帨
+逖
+氡
+鹣
+恹
+臛
+呃
+幂
+鹖
+間
+磛
+弢
+蛐
+懜
+凇
+闟
+璟
+遹
+肓
+剐
+垝
+杅
+笤
+佈
+撷
+佘
+嚅
+蝮
+谳
+蚝
+栀
+眢
+∵
+蓿
+枵
+橪
+騳
+≠
+蟋
+嗌
+玦
+嗄
+劙
+騠
+鞣
+唢
+茆
+蚰
+喹
+趱
+珅
+喆
+谔
+苄
+靥
+鲛
+洫
+颀
+趹
+蛩
+馓
+轫
+叡
+蒉
+睪
+漦
+胝
+瘐
+逦
+嶷
+傕
+斲
+嵬
+缇
+洙
+瘵
+縢
+渖
+價
+灊
+訇
+醍
+膦
+癜
+歃
+钎
+讵
+钰
+嫱
+婊
+狝
+榧
+脁
+柞
\ No newline at end of file
diff --git a/config.py b/config.py
index 23897c1..791d037 100644
--- a/config.py
+++ b/config.py
@@ -1,34 +1,50 @@
import numpy as np
import cv2
import os
-learning_rate=0.001
+learning_rate=1e-4
momentum=0.9
START_TOKEN = 0
END_TOKEN = 1
UNK_TOKEN = 2
VOCAB = {'': 0, '': 1, '': 2,'':3}#分别表示开始，结束，未出现的字符
VOC_IND={}
-charset='0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
+#charset='0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
+def get_class(path):
+ f = open(path, 'r', encoding='UTF-8')
+ line = f.readline().strip()
+ class2int = {}
+ int2class = {}
+ i = 0
+ while line != '':
+ class2int[line] = i
+ int2class[i] = line
+ line = f.readline().strip()
+ i = i + 1
+ f.close()
+ return class2int, int2class
+
+_,charset=get_class('char_std_5990.txt')
+
for i in range(len(charset)):
VOCAB[charset[i]]=i+4
for key in VOCAB:
VOC_IND[VOCAB[key]]=key
-MAX_LEN_WORD=27#标签的最大长度，以PAD
+MAX_LEN_WORD=20#标签的最大长度，以PAD
VOCAB_SIZE = len(VOCAB)
-BATCH_SIZE = 40
+BATCH_SIZE = 128
RNN_UNITS = 256
EPOCH=10000
-IMAGE_WIDTH=120
+IMAGE_WIDTH=240
IMAGE_HEIGHT = 32
MAXIMUM__DECODE_ITERATIONS = 20
-DISPLAY_STEPS = 2
+DISPLAY_STEPS = 500
LOGS_PATH = 'log'
CKPT_DIR = 'save_model'
-train_dir='train'
-val_dir='train'
-
+train_dir='../stn_cnn_lstm/vgg'
+val_dir='../stn_cnn_lstm/val256'
is_restore=True
+
def label2int(label):#label shape (num,len)
#seq_len=[]
target_input=np.ones((len(label), MAX_LEN_WORD), dtype=np.float32) +2#初始化为全为PAD
@@ -55,25 +71,43 @@ def int2label(decode_label):
label.append(temp)
return label
-def read_data(data_dir):
+def read_data(data_dir,file):
image = []
labels = []
num=0
- for root, sub_folder, file_list in os.walk(data_dir):
+ f=open(file,'r',encoding='UTF-8')
+ lines=f.read().strip().split('\n')
+ f.close()
+ for line in lines:
+ s=line.strip().split(' ')
+ label=''
+ image_name = os.path.join(data_dir, s[0])
+ im = cv2.imread(image_name, 0) # /255.#read the gray image
+ if im.shape!=[32,240]:
+ im = cv2.resize(im, (IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT))
+ img = im.swapaxes(0, 1)
+ image.append(np.array(img[:, :, np.newaxis]))
+ for i in range(len(s)-1):
+ label+=charset[int(s[i+1])]
+ labels.append(label)
+ num += 1
+ print(data_dir, '---------------------------------get image:', num)
+ return np.array(image),labels
+
+ '''for root, sub_folder, file_list in os.walk(data_dir):
for file_path in file_list:
image_name = os.path.join(root, file_path)
im = cv2.imread(image_name, 0) # /255.#read the gray image
img = cv2.resize(im, (IMAGE_WIDTH,IMAGE_HEIGHT))
img = img.swapaxes(0, 1)
image.append(np.array(img[:, :, np.newaxis]))
- labels.append(image_name.split('_')[1])
+ labels.append(image_name.split('/')[-1].split('_')[1])
num+=1
- print(data_dir,'---------------------------------get image:',num)
- return np.array(image),labels
+ print(data_dir,'---------------------------------get image:',num)'''
+ #return np.array(image),labels
def cal_acc(pred,label):
num=0
for i in range(len(pred)):
if pred[i]==label[i]:
num+=1
return num*1.0/len(pred)
-
diff --git a/infer.py b/infer.py
index be92ddb..9f60b56 100644
--- a/infer.py
+++ b/infer.py
@@ -4,8 +4,13 @@
import os
loss,train_decode_result,pred_decode_result=build_network(is_training=True)
-saver = tf.train.Saver()
+var_list = tf.trainable_variables()
+g_list = tf.global_variables()
+bn_moving_vars = [g for g in g_list if 'moving_mean' in g.name]
+bn_moving_vars += [g for g in g_list if 'moving_variance' in g.name]
+var_list += bn_moving_vars
+saver = tf.train.Saver(var_list=var_list,max_to_keep=5)
sess = tf.Session()
ckpt = tf.train.latest_checkpoint(cfg.CKPT_DIR)
diff --git a/model.py b/model.py
index 7761396..2c20863 100644
--- a/model.py
+++ b/model.py
@@ -2,13 +2,15 @@
import config as cfg
from tensorflow.contrib import layers
from tensorflow.python.layers.core import Dense
+from tensorflow.python.ops import embedding_ops
+
import numpy as np
slim=tf.contrib.slim
image = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,cfg.IMAGE_WIDTH,cfg.IMAGE_HEIGHT, 1), name='img_data')
train_output = tf.placeholder(tf.int64, shape=[None, None], name='train_output')
target_output = tf.placeholder(tf.int64, shape=[None, None], name='target_output')
sample_rate=tf.placeholder(tf.float32, shape=[], name='sample_rate')
-train_length=np.array([27]*cfg.BATCH_SIZE,dtype=np.int32)
+train_length=np.array([20]*cfg.BATCH_SIZE,dtype=np.int32)
def encoder_net(_image, scope,is_training,reuse=None):
with tf.variable_scope(scope, reuse=reuse):
@@ -50,14 +52,15 @@ def decode(helper, memory, scope, enc_state,reuse=None):
output_layer=output_layer)
outputs = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(
decoder=decoder, output_time_major=False,
- impute_finished=True, maximum_iterations=27)
+ impute_finished=True, maximum_iterations=20)
return outputs
def build_network(is_training):
train_output_embed,enc_state= encoder_net(image, 'encode_features',is_training)
#vocab_size: 输入数据的总词汇量，指的是总共有多少类词汇，不是总个数，embed_dim：想要得到的嵌入矩阵的维度
- output_embed = layers.embed_sequence(train_output, vocab_size=cfg.VOCAB_SIZE, embed_dim=cfg.VOCAB_SIZE, scope='embed')#有种变为one-hot的意味
- embeddings = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[cfg.VOCAB_SIZE, cfg.VOCAB_SIZE], stddev=0.1), name='decoder_embedding')#embdding变为类别
+ embeddings = tf.get_variable(name='embed_matrix',shape=[cfg.VOCAB_SIZE,256])
+ output_embed=embedding_ops.embedding_lookup(embeddings,train_output)
+
start_tokens = tf.zeros([cfg.BATCH_SIZE], dtype=tf.int64)
diff --git a/test.txt b/test.txt
new file mode 100644
index 0000000..4ba947e
--- /dev/null
+++ b/test.txt
@@ -0,0 +1,146 @@
+test_1.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_2.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_3.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_4.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_5.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_6.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_7.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_8.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_9.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_10.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_11.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_12.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_13.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_14.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_15.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_16.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_17.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_18.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_19.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_20.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_21.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_22.png 8 222 66 777 41 583 1691 1286 818 2 155 457
+test_23.png 5 16 59 727 122 259 673 564 1471 84 9 336
+test_24.png 5 16 59 727 122 259 673 564 1471 84 9 336
+test_25.png 5 16 59 727 122 259 673 564 1471 84 9 336
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+test_33.png 5 16 59 727 122 259 673 564 1471 84 9 336
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+test_38.png 5 16 59 727 122 259 673 564 1471 84 9 336
+test_39.png 5 16 59 727 122 259 673 564 1471 84 9 336
+test_40.png 5 16 59 727 122 259 673 564 1471 84 9 336
+test_41.png 5 16 59 727 122 259 673 564 1471 84 9 336
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+test_44.png 5 16 59 727 122 259 673 564 1471 84 9 336
+test_45.png 5 16 59 727 122 259 673 564 1471 84 9 336
+test_46.png 2 154 122 1368 340 3 564 1471 84 9 61 1368
+test_47.png 2 154 122 1368 340 3 564 1471 84 9 61 1368
+test_48.png 2 154 122 1368 340 3 564 1471 84 9 61 1368
+test_49.png 2 154 122 1368 340 3 564 1471 84 9 61 1368
+test_50.png 2 154 122 1368 340 3 564 1471 84 9 61 1368
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+test_55.png 2 154 122 1368 340 3 564 1471 84 9 61 1368
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+test_60.png 2 154 122 1368 340 3 564 1471 84 9 61 1368
+test_61.png 2 154 122 1368 340 3 564 1471 84 9 61 1368
+test_62.png 2 154 122 1368 340 3 564 1471 84 9 61 1368
+test_63.png 2 154 122 1368 340 3 564 1471 84 9 61 1368
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+test_67.png 2 154 122 1368 340 3 564 1471 84 9 61 1368
+test_68.png 2 154 122 1368 340 3 564 1471 84 9 61 1368
+test_69.png 2 154 122 1368 340 3 564 1471 84 9 61 1368
+test_70.png 340 263 82 28 222 66 55 219 2 564 1471 3
+test_71.png 340 263 82 28 222 66 55 219 2 564 1471 3
+test_72.png 340 263 82 28 222 66 55 219 2 564 1471 3
+test_73.png 340 263 82 28 222 66 55 219 2 564 1471 3
+test_74.png 340 263 82 28 222 66 55 219 2 564 1471 3
+test_75.png 340 263 82 28 222 66 55 219 2 564 1471 3
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+test_85.png 340 263 82 28 222 66 55 219 2 564 1471 3
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+test_87.png 340 263 82 28 222 66 55 219 2 564 1471 3
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+test_90.png 340 263 82 28 222 66 55 219 2 564 1471 3
+test_91.png 340 263 82 28 222 66 55 219 2 564 1471 3
+test_92.png 340 263 82 28 222 66 55 219 2 564 1471 3
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+test_95.png 340 263 82 28 222 66 55 219 2 564 1471 3
+test_96.png 340 263 82 28 222 66 55 219 2 564 1471 3
+test_97.png 340 263 82 28 222 66 55 219 2 564 1471 3
+test_98.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_99.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_100.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_101.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_102.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_103.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_104.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_105.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_106.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_107.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_108.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_109.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_110.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_111.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_112.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
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+test_122.png 564 169 340 525 702 564 1471 84 9 336 340 28
+test_123.png 564 1471 412 9 336 340 1 8 134 230 167 335
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+test_146.png 564 1471 412 9 336 340 1 8 134 230 167 335
diff --git a/train.py b/train.py
index 926d768..7e7313a 100644
--- a/train.py
+++ b/train.py
@@ -1,3 +1,4 @@
+
from model import *
import config as cfg
import time
@@ -5,8 +6,16 @@
from sklearn.utils import shuffle
loss,train_decode_result,pred_decode_result=build_network(is_training=True)
optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate=cfg.learning_rate, momentum=cfg.momentum, use_nesterov=True)
-train_op=optimizer.minimize(loss)
-saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5)
+var_list = tf.trainable_variables()
+g_list = tf.global_variables()
+bn_moving_vars = [g for g in g_list if 'moving_mean' in g.name]
+bn_moving_vars += [g for g in g_list if 'moving_variance' in g.name]
+var_list += bn_moving_vars
+saver = tf.train.Saver(var_list=var_list,max_to_keep=5)
+update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)
+with tf.control_dependencies(update_ops):
+ train_op=optimizer.minimize(loss)
+
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
@@ -21,8 +30,9 @@
if ckpt:
saver.restore(sess,ckpt)
print('restore from the checkpoint{0}'.format(ckpt))
-img,label=cfg.read_data(cfg.train_dir)
-val_img,val_label=cfg.read_data(cfg.val_dir)
+img,label=cfg.read_data(config.train_dir,'train.txt')
+#img,label=cfg.read_data('test','test.txt')
+val_img,val_label=cfg.read_data(config.val_dir,'test.txt')
num_train_samples=img.shape[0]
num_batches_per_epoch = int(num_train_samples/cfg.BATCH_SIZE)
target_in,target_out=cfg.label2int(label)
@@ -42,11 +52,11 @@
sess.run( train_op,feed_dict={image: batch_inputs,train_output: batch_target_in,target_output: batch_target_out,sample_rate:np.min([1.,0.2*cur_epoch+0.2])})
if cur_batch%cfg.DISPLAY_STEPS==0:
summary_loss, loss_result = sess.run([summary_op, loss],feed_dict={image: batch_inputs,train_output: batch_target_in,target_output: batch_target_out,
- sample_rate: np.min([1., 0.2*cur_epoch+0.2])})
+ sample_rate: np.min([1., 1.])})
writer.add_summary(summary_loss, cur_epoch*num_batches_per_epoch+cur_batch)
val_predict = sess.run(pred_decode_result,feed_dict={image: val_img[0:cfg.BATCH_SIZE]})
train_predict = sess.run(pred_decode_result, feed_dict={image: batch_inputs, train_output: batch_target_in,
- target_output: batch_target_out,sample_rate:np.min([1., 0.2*cur_epoch+0.2])})
+ target_output: batch_target_out,sample_rate:np.min([1., 1.])})
predit = cfg.int2label(np.argmax(val_predict, axis=2))
train_pre = cfg.int2label(np.argmax(train_predict, axis=2))
gt = val_label[0:cfg.BATCH_SIZE]
@@ -60,6 +70,3 @@
if not os.path.exists(cfg.CKPT_DIR):
os.makedirs(cfg.CKPT_DIR)
saver.save(sess, os.path.join(cfg.CKPT_DIR, 'attention_ocr.model'), global_step=cur_epoch*num_batches_per_epoch+cur_batch)
-
-
-
diff --git a/train/test_1.png b/train/test_1.png
new file mode 100644
index 0000000..38bea76
Binary files /dev/null and b/train/test_1.png differ
diff --git a/train/test_2.png b/train/test_2.png
new file mode 100644
index 0000000..fed356a
Binary files /dev/null and b/train/test_2.png differ
diff --git a/train/test_3.png b/train/test_3.png
new file mode 100644
index 0000000..50b2eee
Binary files /dev/null and b/train/test_3.png differ
diff --git a/train/test_4.png b/train/test_4.png
new file mode 100644
index 0000000..d23a49f
Binary files /dev/null and b/train/test_4.png differ