团队进展

本周团队被世俗的泥潭牵绊住了追求梦想的脚步，但是即使如此，我们依然不放弃任何一个做项目的机会，本周检测模型和识别模型都有了初步的版本，已经可以完成初步的功能，接下来就是提升效果的工作了。

文本检测

见成员博客
XYC: https://blog.****.net/weixin_44633882/article/details/89305919
XCY: https://blog.****.net/u013575592/article/details/89219406

文本识别

模型训练完毕，loss 可以趋近于 0 ， 效果已经成型，下面会详细讲述。

个人进展

训练过程

设定迭代 400 遍，学习率为 1e-4 ，采用 CTC loss 函数, 以下是训练过程中的 loss 变化， 可以看到训练的非常好，和上篇博客里的样子完全不同。

效果

预测结果及部分原图片展示

Label	Bistro	خرج	THEATER
Predict	stro	خرج	THEATER

优点： 字符没有错误识别，都能够正确的对应

这可能是因为训练集为了测试没有放太大才拥有的比较好的效果

缺点： 开头的 1-2 个字符会丢失

这是因为在产生sliding windows的步骤中纳入开头信息极少，为了解决这个问题，我尝试在开头补0，或者补背景颜色，但是效果甚微，目前还没有思路。