先抱怨一句，识别真的比检测难很多呀，文字识别可根据待识别的文字特点采用不同的识别方法，一般分为定长文字、不定长文字两大类别。

定长文字：

定长字符识别中比较广泛的几个例子就是：MNIST识别，验证码识别，车牌识别。

MNIST：

MNIST这个感觉实在是没啥说的，拿出一本深度学习入门书籍，可能实战篇就有这个项目，无论什么深度学习框架上网搜，都能搜出一大堆程序。

验证码识别：

验证码这一块，现成的代码也比较多了，文章这一块我参考了https://my.oschina.net/u/876354/blog/3048523，代码这一块我参考了https://github.com/nickliqian/cnn_captcha。

车牌识别：

无，虽然现在车牌识别的产品已经很多了，但是网上基本没有开源的项目。我试过搜索一些论文和博客，感觉很多都是让你测效果，如何做出来的，网络结构这一块，没有找到，打开就是我做的车牌多准多准这样。

不定长文字识别：

不定长文字识别是目前OCR识别研究方向的主流，一些论文啥的也比较多，我做的不是这个方向，所以只是简单浏览了一下，看看有没有什么能用的，并没有深入调研，如果研究这个方向的可以参考这篇总结：https://github.com/hwalsuklee/awesome-deep-text-detection-recognition，虽然有一阵没更新了，但是整体还可以。

车辆VIN码：

VIN码规则说明：

训练说明：

由于网上没有VIN码的开源数据集，个人使用图像的方法，自己造了10000张数据用于训练，由于数据是假的，所以没有做消融实验，也没有训练太长时间，只是想确认网络结构可以使用。

效果：

上方绿色为模型结果，下方为待测试VIN码。

与百度效果对比：

个人：

百度：

总结：

基本能够达到百度通用字符识别效果

说明：
代码这一块，我使用pytorch，当前的进度是使用伪造的数据将网络结构初步定了下来，下一步可能会等到有真实数据后，再继续往下进行，欢迎大家评论和沟通交流。

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