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使用深度神经网络的光学音乐识别 抽象的 光学音乐识别是一个充满挑战的领域，在许多方面都与光学文本识别类似。 但是，它带来了传统的基于管道的识别系统所面临的许多挑战。 在手写文本识别领域，端到端方法已被证明是优越的。 我们试图将这种方法应用于OMR领域。 具体来说，我们专注于手写音乐识别。 为了解决培训数据的不足，我们开发了一种用于手写音乐的雕刻系统，称为Mashcima。 此雕刻系统成功模仿了CVC-MUSCIMA数据集的样式。 我们在CVC-MUSCIMA数据集的一部分上评估了我们的模型，这种方法似乎很有希望。 论文文本 您可以在阅读整个论文 在新机器上设置 确保已安装所有必需的python软件包： pip install numpy pip install cv2 pip install tensorflow # tensorflow version 1 is needed pip

使用 PyTorch 框架使用 CRNN 和 CTC 损失进行多位序列识别 训练结果 测试结果

cnn +rnn +attention 以及CTC-loss融合的文字识别代码，基于tensorflow实现，要的拿去不客气，样本使用自我合成的数据，可自己添加，有些人傻的，上来就说不能直接运行，大爷的说了要添加训练样本，傻吗。。。