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[现在我通过形态学算法已经达到了比较好的文本检测效果，如下   是不是不用做仿射变换了？那个是提升文本检测效果的吧？二次检测等有空我尝试一下 现在在进行crnn的微调训练识别特殊字符，目前字符集除了原本的5000个汉字标点符号，还添加了希腊字母，某些特殊图形符号等。按照https://blog.csdn.net/Gavinmiaoc/article/details/83176507教程的附2进行微调迁移训练 还想问一下的是 按照教程中的训练集生成算法https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator 是不是在input_file里自由组合一下全部字符集比只用希腊字母和特殊字符自由组合生成input_file要好一些，因为可以让训练集分布更均匀，避免过拟合？ 还有目前打算用https://github.com/JarveeLee/SynthText_Chinese_version项目去生成一些背景更真实的特殊字符训练集，但是我看这个项目是用来进行 text localization文本定位的？它有label信息吗？如果作者你用过的话麻烦告知下 十分感谢！

还有一件事 对于像素低的图片（经过测试height

还有一个问题 我之后要做化验单分列（即板式恢复的工作）所以希望把列之间的空格识别出来 以便后续分列（作者你的字符集里没有空格，而且ctc算法会把空格都省略掉） 这个是不是也是在字符集添加空格然后生成带空格符号的训练集迁移训练就行呢？用不用手工标注一些自然图片？还有模型识别出的空格会是什么情况，是任何间隔比较大的空白都会识别成一个空格吗，还是多个空格？

非常感谢！期待您的回复。

已经迁移训练成功 This question can be closed Thanks for attention.

OK. Thanks for the instruction.

我进行的CRNN的微调迁移训练 base on的是作者的ocr-lstm model 使用这个项目进行迁移训练https://github.com/Aurora11111/crnn-train-pytorch 是替换最后的rnn.1层为新的字符集重新训练的 数据集是ChineseString DataSet 360w个文本行图片 github可以搜到 可以识别特殊字符 但是效果没作者的原版模型好 可能是数据源不太行 只有白底黑字的图片

Thanks for your help. On Tue, May 7, 2024 at 8:52 AM Matthias Fey ***@***.***> wrote: > You can find the torch.nn.Module implementation here > , > which should work...

yes. On Tue, Aug 12, 2025 at 6:38 PM github-actions[bot] < ***@***.***> wrote: > *github-actions[bot]* left a comment (rusty1s/pytorch_spline_conv#50) > > > This issue had no activity for *6 months*....