Как обучить CNN для декодирования капчи

Question

Привет, я новичок в классификации изображений.Моя задача - расшифровать капчу, используя простую модель глубокого обучения keras.Вначале я выбрал простую сверточную нейронную сеть, которая дает мне хорошую точность, поскольку моя длина капчи установлена ​​на 6. Но в тот момент, когда у меня есть 5-буквенная капча, точность плохая.Модель убедительно предсказывает 6-е число даже в отсутствии.Как я должен заняться этим?Пожалуйста помоги.

Некоторые вопросы, которые приходят мне в голову:

1. Можем ли мы иметь несколько выходных слоев в конце?

2. Можно ли предварительно обработать данные для этой модели, не упоминая максимальную длину капчи?

3. Я видел несколько сайтов с рекуррентными слоями нейронных сетей над моделью CNN.Но, как новичок, это было очень запутанным.Это хорошее решение?

Заранее спасибо.

Answer 1

Ваша проблема в идеале сводится к распознаванию нескольких букв капчи, где капча может иметь любое количество букв.Вы можете использовать Yolo, как это было предложено в Как распознать несколько объектов на одном изображении

Если вы хотите продолжить, как вы упомянули, вы можете сначала сделать модель, чтобы определить числобукв в капче, а затем приступить к декодированию мультидлинной капчи