长短期记忆网络LSTM识别验证码、车牌识别

长短期记忆网络LSTM、验证码识别、车牌识别

关于LSTM的介绍和认识，可以参考这篇文章

长短期记忆网络LSTM：https://blog.csdn.net/eagleuniversityeye/article/details/91345671

数据处理：

…entry原图 ———————— reshape展开 —————— permute换轴 ———————— 输入LSTM

  当我们传入车牌时，会将车牌展开为 C H W 形状，然后转为(C*H) W 形状，如下图一样，依次将1、2、3、4……传入RNN模型进行识别，RNN的特点就是可以保留输入的序列信息，所以当第3次输入以后，模型输出的就是包含“川”字的信息，当第5次输入以后，模型输出会包含“川A”的信息，以此类推。但是普通RNN有个致命的缺点：只能解决短期依赖，就是如果序列过长，很难保留下靠前的输入。因此，一个变种的RNN——LSTM解决了这个问题，他在RNN里面加入3个门来决定对前面的信息应该保留和丢弃哪些信息，所以这里我们也是选用的LSTM网络模型。

从上图我们可以看出，只有1列1列的信息组合起来，才能在几次输入以后得到某个字符的完整信息（比如1、2、3次输入以后可以得到川字的完整信息），如果1行1行输入，很难保留单个字符的完整信息，而要将数据1列1列的切出来传入模型，又会有点麻烦，所以我们在将上图做一次变换，做permute换轴操作，得到如下图的形状。

现在将图片一行一行循环索引，就能很好的得到单个字符的信息了。

一、LSTM识别验证码——一个模型

使用LSTM结合Seq2Seq结构实现验证码识别
验证码样式如下图：

代码生成42000张验证码（train：40000， test：2000），验证码有清晰的，有低度模糊的，也有中度模糊的，位置也随机。
验证码和标签采用DataLoader加载，标签采用4*10的one-hot编码，网络输出每个图片也是4*10，训练20轮即达到了正确率100%，效果不错。

下面是模型部分代码，其他部分的代码就不贴了，损失函数MSELoss，优化器Adam。

import torch
from torch import nn


class Lstm(nn.Module):
	def __init__(self):
		super().__init__()
		self.fc1 = nn.Sequential(
			nn.Linear(180, 128),
			nn.BatchNorm1d(128),
			nn.LeakyReLU(),
		)
		self.lstm1 = nn.LSTM(128, 256, 2, batch_first=True)
		self.lstm2 = nn.LSTM(256, 128, 2, batch_first=True)
		self.fc2 = nn.Sequential(
			nn.Linear(128, 10),
		)

	def forward(self, entry):							# N C H W		N * 3 * 60 * 120
		entry = entry.reshape(-1, 3*60, 120)			# N V S			N * 180 * 120
		entry = entry.permute(0, 2, 1)					# N S V			N * 120 * 180
		entry = entry.reshape(-1, 180)					# N V			120N * 180
		fc1_out = self.fc1(entry)						# N V			120N * 128
		fc1_out = fc1_out.reshape(-1, 120, 128)			# N S V			N * 120 * 128
		lstm1_out, _ = self.lstm1(fc1_out)				# N S V			N * 120 * 256网络会输出S次
		lstm1_out = lstm1_out[:, -1, :]					# N V 			N * 256只保留最后一次输出
		lstm1_out = lstm1_out.reshape(-1, 1, 256)		# N 1 V			N * 1 * 256
		# 下行代码：N 4 V		广播为N * 4 * 256,后面对每个256提取特征输出做损失，后面的优化使得每个V保留一个字符的特征
		lstm1_out = lstm1_out.expand(lstm1_out.shape[0], 4, 256)
		lstm2_out, _ = self.lstm2(lstm1_out)			# N 4 V			N * 4 * 128
		lstm2_out = lstm2_out.reshape(-1, 128)			# 4N, V			4N * 128
		fc2_out = self.fc2(lstm2_out)					# 4N, V			4N * 10
		fc2_out = fc2_out.reshape(-1, 4, 10)			# N S V			N * 4 * 10

		return fc2_out
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35

二、编码器和解码器分离

import torch
from torch import nn


class Encoder(nn.Module):
	def __init__(self):
		super().__init__()
		self.fc = nn.Sequential(
			nn.Linear(180, 128),
			nn.BatchNorm1d(128),
			nn.LeakyReLU(),
		)
		self.lstm = nn.LSTM(128, 256, 2, batch_first=True)			# V h num_layer

	def forward(self, x):							# N C H W		N 3 60 120
		x = x.reshape(-1, 180, 120)					# N V S			N 180 120
		x = x.permute(0, 2, 1)						# N S V			N 120 180
		x = x.reshape(-1, 180)						# N V			120N 180
		fc_out = self.fc(x)							# N V			120N 128
		fc_out = fc_out.reshape(-1, 120, 128)		# N S V			N 120 128
		lstm_out, _ = self.lstm(fc_out)				# N S V			N 120 256
		lstm_out = lstm_out[:, -1, :]				# N V			N 256
		lstm_out = lstm_out.reshape(-1, 1, 256)		# N 1 V			N 1 256
		lstm_out = lstm_out.expand(lstm_out.shape[0], 4, 256)		# N 4 256
		return lstm_out


class Decoder(nn.Module):
	def __init__(self):
		super().__init__()
		self.lstm = nn.LSTM(256, 128, 2, batch_first=True)
		self.fc = nn.Sequential(
			nn.Linear(128, 10),
		)

	def forward(self, x):
		lstm_out, _ = self.lstm(x)						# N S V			N 4 128
		lstm_out = lstm_out.reshape(-1, 128)			# N V			4N 128
		fc_out = self.fc(lstm_out)						# N V			4N 10
		fc_out = fc_out.reshape(-1, 4, 10)				# N S V			N 4 10
		return fc_out


class Net(nn.Module):
	def __init__(self):
		super().__init__()
		self.encoder = Encoder()
		self.decoder = Decoder()

	def forward(self, x):
		encoder = self.encoder(x)
		decoder = self.decoder(encoder)

		return decoder


# 直接实例化Net()即可，优化也是直接优化Net()的权重即可
# self.net = Net().to(self.device)
# self.opt = torch.optim.Adam(self.net.parameters())

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60

可以修改LSTM参数以改变模型识别率，代价是计算量的增减。

三、车牌识别

车牌识别的原理和验证码识别相似，不过车牌识别最后将第一个汉字和后面6个字符分开输出单独做损失（当然也可以一起输出做损失），汉字为29个省及直辖市简称，相当于做29分类，字符为24个字母（车牌中没有字母I、O）+10个数字，相当于后6个字符做34分类

3.1训练效果

17万张车牌数据集进行训练，训练了8个epoch，第9个epoch在与训练集无重复的验证集上就达到了100%正确的精度。
（车牌是标准尺度、标准角度、标准光线，是用代码生成的数据集）如下所示

损失图（每个epoch保存17个数据，11个epoch得到的损失和正确率曲线图），蓝色：损失；橙色：当个字符识别正确率；绿色：车牌上7个字符都识别正确率

3.2 模型

输入为N C H W （N * 3 * 40 * 150）
输出为N V 和 N S V（N * 29， N * 6 * 34）
29为汉字29分类，6*34为6个（字符+数字34分类）

class Lstm(nn.Module):
	def __init__(self):
		super().__init__()
		self.fc1 = nn.Sequential(
			nn.Linear(120, 256),
			nn.BatchNorm1d(256),
			nn.LeakyReLU(),
		)
		self.lstm1 = nn.LSTM(256, 512, 2, batch_first=True)
		self.lstm2 = nn.LSTM(512, 256, 2, batch_first=True)
		self.fc_pai1 = nn.Sequential(
			nn.Linear(256, 29)
		)
		self.fc_pai6 = nn.Sequential(
			nn.Linear(256, 34)
		)

	def forward(self, entry):							# N C H W		N * 3 * 40 * 150
		entry = entry.reshape(-1, 3*40, 150)			# N V S			N * 120 * 150
		entry = entry.permute(0, 2, 1)					# N S V			N * 150 * 120
		entry = entry.reshape(-1, 120)					# N V			150N * 120
		fc1_out = self.fc1(entry)						# N V			150N * 256
		fc1_out = fc1_out.reshape(-1, 150, 256)			# N S V			N * 150 * 256
		lstm1_out, _ = self.lstm1(fc1_out)				# N S V			N * 150 * 512网络会输出S次
		lstm1_out = lstm1_out[:, -1, :]					# N V 			N * 512只保留最后一次输出
		lstm1_out = lstm1_out.reshape(-1, 1, 512)		# N 1 V			N * 1 * 512

		# 下行代码：N 7 V		广播为N * 7 * 512,后面对每个256提取特征输出做损失，后面的优化使得每个
		# V保留一个字符的特征
		lstm1_out = lstm1_out.expand(lstm1_out.shape[0], 7, 512)
		lstm2_out, _ = self.lstm2(lstm1_out)			# N 7 V			N * 7 * 256
		pai1 = lstm2_out[:, 0, :]						# 切出第一位，汉字
		pai6 = lstm2_out[:, 1:, :]						# 切出后6位字符
		pai1_out = self.fc_pai1(pai1)					# N, V			N * 29
		pai6 = pai6.reshape(-1, 256)					# 6N, V			6N * 256
		pai6_out = self.fc_pai6(pai6)					# 6N, V			6N * 34
		pai6_out = pai6_out.reshape(-1, 6, 34)			# N S V			N * 6 * 34

		return pai1_out, pai6_out
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39

print('The End !')
1