EasyOCRで追加学習させたモデルの作成および実行

[YushinOgasawara]

開発目的

オリジナルで提供されているEasyOCRでは精度の向上が見込めないため，追加学習させる．

考えられる開発内容

1. データセットの準備

独自のデータセットを準備．各画像に対応するラベル（テキスト）を用意．

2. データローダーの作成

画像とラベルを読み込み，PyTorchのDataLoaderでバッチ処理を行う．

3. CRNNモデルの設定

EasyOCRのCRNNモデルをロードし，トレーニング用にカスタマイズ．

4. 損失関数と最適化

損失関数（例：CTCLoss）と最適化手法（例：Adam）を設定

5. トレーニングループ

モデルをトレーニングして保存．

6. モデルの使用

保存したモデルをロードし，OCRに使用．

7. EasyOCRでカスタムモデルを使用

カスタムOCRクラスを作成して，学習済みモデルを使用．

考えられる開発時間

備考