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验证码终结者 —— 基于CNN+BLSTM+CTC的训练部署套件

定义一个模型

本项目采用的是参数化配置，不需要改动任何代码，可以训练几乎任何字符型图片验证码，下面从两个配置文件说起：

config.yaml # 系统配置

# - requirement.txt - GPU: tensorflow-gpu, CPU: tensorflow

# - If you use the GPU version, you need to install some additional applications.

# TrainRegex and TestRegex: Default matching apple_20181010121212.jpg file.

# - The Default is .*?(?=_.*\.)

# TrainsPath and TestPath: The local absolute path of your training and testing set.

# TestSetNum: This is an optional parameter that is used when you want to extract some of the test set

# - from the training set when you are not preparing the test set separately.

System:

DeviceUsage: 0.7

TrainsPath: 'E:\Task\Trains\YourModelName\'

TrainRegex: '.*?(?=_)'

TestPath: 'E:\Task\TestGroup\YourModelName\'

TestRegex: '.*?(?=_)'

TestSetNum: 1000

# CNNNetwork: [CNN5, DenseNet]

# RecurrentNetwork: [BLSTM, LSTM]

# - The recommended configuration is CNN5+BLSTM / DenseNet+BLSTM

# HiddenNum: [64, 128, 256]

# - This parameter indicates the number of nodes used to remember and store past states.

NeuralNet:

CNNNetwork: CNN5

RecurrentNetwork: BLSTM

HiddenNum: 64

KeepProb: 0.98

# SavedSteps: A Session.run() execution is called a Steps,

# - Used to save training progress, Default value is 100.

# ValidationSteps: Used to calculate accuracy, Default value is 100.

# TestNum: The number of samples for each test batch.

# - A test for every saved steps.

# EndAcc: Finish the training when the accuracy reaches [EndAcc*100]%.

# EndEpochs: Finish the training when the epoch is greater than the defined epoch.

Trains:

SavedSteps: 100

ValidationSteps: 500

EndAcc: 0.975

EndEpochs: 1

BatchSize: 64

TestBatchSize: 400

LearningRate: 0.01

DecayRate: 0.98

DecaySteps: 10000

上面看起来好多好多参数，其实大部分可以不用改动，你需要修改的仅仅是训练集路径就可以了，注意：如果训练集的命名格式和我提供的新手训练集不一样，请根据实际情况修改TrainRegex和TestRegex的正则表达式。，TrainsPath和TestPath路径支持list参数，允许多个路径，这种操作适用于需要将多种样本训练为一个模型，或者希望训练一套通用模型的人。为了加快训练速度，提高训练集读取效率，特别提供了make_dataset.py来支持将训练集打包为tfrecords格式输入，经过make_dataset.py打包之后的训练集将输出到本项目的dataset路径下，只需修改TrainsPath键的配置如下即可

TrainsPath: './dataset/xxx.tfrecords'

TestPath是允许为空的，如果TestPath为空将会使用TestSetNum参数自动划分出对应个数的测试集。如果使用自动划分机制，那么TestSetNum测试集总数参数必须大于等于TestBatchSize测试集每次读取的批次大小。

神经网络这块可以讲一讲，默认提供的组合是CNN5(CNN5层模型)+BLSTM(Bidirectional LSTM)+CTC，亲测收敛最快，但是训练集过小，实际图片变化很大特征很多的情况下容易发生过拟合。DenseNet可以碰运气在样本量很小的情况下很好的训练出高精度的模型，为什么是碰运气呢，因为收敛快不快随机的初始权重很重要，运气好前500步可能对测试集就有40-60%准确率，运气不好2000步之后还是0，收敛快慢是有一定的运气成分的。

NeuralNet:

CNNNetwork: CNN5

RecurrentNetwork: BLSTM

HiddenNum: 64

KeepProb: 0.99

隐藏层HiddenNum笔者尝试过8~64，都能控制在很小的模型大小之内，如果想使用DenseNet代替CNN5直接修改如上配置中的CNNNetwork参数替换为：

NeuralNet:CNNNetwork: DenseNet......

model.yaml # 模型配置

# ModelName: Corresponding to the model file in the model directory,

# - such as YourModelName.pb, fill in YourModelName here.

# CharSet: Provides a default optional built-in solution:

# - [ALPHANUMERIC, ALPHANUMERIC_LOWER, ALPHANUMERIC_UPPER,

# -- NUMERIC, ALPHABET_LOWER, ALPHABET_UPPER, ALPHABET]

# - Or you can use your own customized character set like: ['a', '1', '2'].

# CharExclude: CharExclude should be a list, like: ['a', '1', '2']

# - which is convenient for users to freely combine character sets.

# - If you don't want to manually define the character set manually,

# - you can choose a built-in character set

# - and set the characters to be excluded by CharExclude parameter.

Model:

Sites: []

ModelName: YourModelName-CNN5-H64-150x50

ModelType: 150x50

CharSet: ALPHANUMERIC_LOWER

CharExclude: []

CharReplace: {}

ImageWidth: 150

ImageHeight: 50

# Binaryzation: [-1: Off, >0 and < 255: On].

# Smoothing: [-1: Off, >0: On].

# Blur: [-1: Off, >0: On].

# Resize: [WIDTH, HEIGHT]

# - If the image size is too small, the training effect will be poor and you need to zoom in.

# - ctc_loss error "No valid path found." happened

Pretreatment:

Binaryzation: -1

Smoothing: -1

Blur: -1

上述的配置只要关注

ModelName、CharSet、ImageWidth、ImageHeight

首先给模型取一个好名字是成功的第一步，字符集CharSet其实大多数情况下不需要修改，一般的图形验证码离不开数字和英文，而且一般来说是大小写不敏感的，不区分大小写，因为打码平台收集的训练集质量参差不齐，有些大写有些小写，不如全部统一为小写，默认ALPHANUMERIC_LOWER则会自动将大写的转为小写，字符集可定制化很灵活，除了配置备注上提供的几种类型，还可以训练中文，自定义字符集用list表示，示例如下：

CharSet: ['常', '世', '宁', '慢', '南', '制', '根', '难']

可以自己根据收集训练集的实际字符集使用率来定义，也可以无脑网上找3500常用字来训练，注意：中文字符集一般比数字英文大很多，刚开始收敛比较慢，需要更久的训练时间，也需要更多的样本量，请量力而行

形如上图的图片能轻松训练到95%以上的识别率。

ImageWidth、ImageHeight只要和当前图片尺寸匹配即可，其实这里的配置主要是为了方便后面的部署智能策略。

其他的如Pretreatment之下的参数是用来做图片预处理的，因为笔者致力于做一套通用模型，模型只使用了灰度做预处理。其中可选的二值化、均值滤波、高斯模糊均未开启，即使不进行那些预处理该框架已经能够达到很理想的识别效果了，笔者自用的大多数模型都是98%以上的识别率。

3.2 开始训练

按照上面的介绍，配置只要修改极少数的参数对应的值，就可以开启正式的训练之旅了，具体操作如下：

可以直接使用PyCharm的Run，执行trains.py，也可以在激活Virtualenv下使用终端亦或在安装依赖的全局环境下执行

python3 trains.py

剩下的就是等了，看过程，等结果。

正常开始训练的模样应该是这样的：

该项目还支持带颜色的训练和识别，如下图：

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