測試資料不同長度圖片,但預測字數都是固定 about crnn-pytorch

[Holmeyoung]

这和你上一个问题很像。训练模型一个很重要的point就是你希望预测的时候是什么场景，那么你就应该用什么样的数据去训练它。就好像训练的时候用完美的生成的数据，可是预测的时候却用从任意地方切割出来的文字；就好像训练的时候label的长度全部为4，但是预测的时候希望变长。神经网络很容易过拟合，用更多的、更富于变化的、更贴近真实工作场景的数据去训练才是正确的打开方式。

[ekils]

所以你的訓練集有不同長度的資料摟？
因為我看你的demo.png 是五個字
但你在dataset裡面有7個字 ？

[Holmeyoung]

那只是demo，如果你希望工业应用，达到自由的变长识别，那就用变长的数据集让它学习。