深度学习下的验证码识别教程

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随着大数据时代，人工智能时代的到来，深度学习的应用越来越广，场景识别、目标检测、人脸识别、图像识别等等广泛应用。在人工智能方面。深度学习框架主要运用于python，c++等资源。而易语言使用深度学习框架的资料，源码缺十分稀少。于是我决定给大家录制一套易语言深度学习的教程。

本套教程基于我自己开发的CC框架，下面这些图片案例，就是深度学习做的效果，非常棒：

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人脸识别、场景分割、验证码识别等

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目标检测和分割

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人脸检测

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目标检测

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姿态评估

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通用OCR

课程安排如下：

第一课：CC框架简介 点我跳转

第二课：相关基本概念 点我跳转

第三课：训练验证码识别 点我跳转

第四课：图像识别、分类、人脸识别  点我跳转

第五课：CNN+LSTM少样本高精度验证码识别 点我跳转

第六课：总结和展望 点我跳转

 

1. CC框架的简介
   
2. CC框架，是一个由Caffe包装的一个深度学习应用框架。一个简单易用的DLL接口库，一套训练的解决方案和部署的解决方案，也是一个完全开源免费的公开项目。
   
3. 于2016年12月10日创立，现如今已经已经是3.0版。

复制代码

CC的特性有：

支持最新的人脸识别训练，Center Loss

支持目标检测训练，SSD

支持CPU、GPU、Win32、x64

支持快速深度学习项目部署，只有极少的依赖项

支持GPU高性能服务，也支持易语言实现GPU高性能服务

支持模型压缩功能

支持LSTM+CTC、多标签，便于OCR、验证码识别

有C++、C#、易语言调用案例

非常容易使用而且稳定

 

相关地址：

CC项目：https://github.com/dlunion/CCDL

CC发布版本：http://www.zifuture.com/fs/9.release/CC3.0-alpha.4.integrate.rar

关于Caffe：

Caffe：http://caffe.berkeleyvision.org/

CaffeGithub：https://github.com/BVLC/caffe

 

CC框架开发的目的和初衷：

深度学习是个很有用的技术，相对没有图像处理经验、甚至没有学历经验的人，因其操作复杂，理论复杂，应用也麻烦，而成为学习深度学习技术的一个主要障碍和门槛。CC框架的提出主要愿景是能让深度学习更加容易的应用部署起来，提升深度学习项目开发效率，降低学习难度和门槛，让更多的人更加容易的学习深度学习这门技术。为此楼主也是费尽心思的啦~，而这个教程，则是为了带大家学会如何使用CC提供的功能进行训练和使用，入门深度学习领域。深度学习有很多细分领域，都非常非常热门有用。我们教程先从验证码入手一步一步来使用和理解他。

 

感兴趣的童鞋可以进群交流

深度学习交流群：560950706

 

之前我已经录制了基于：cc框架2.2版本是视频，想一睹为快的同学可以先下载观看。

https://pan.baidu.com/s/1qY53pQc

下载：https://share.weiyun.com/23f8420f82a5fb0c1014d0165aecc2f9