it en arxiv:1507.05717 license:gpl-3.0 region:us
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license: gpl-3.0
language:
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# Riconoscimento di Testo da Immagini con CRNN

Questo progetto è basato sull'implementazione del modello CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) per il riconoscimento di testi da immagini. È stato addestrato utilizzando il dataset CAPTCHA, con l'obiettivo di affrontare il problema del riconoscimento di testi in immagini.

## Abstract

Questa è la mia implementazione di un'Architettura Neurale Trainabile "End-to-End" per il riconoscimento sequenziale basato su immagini.
Altri dettagli qui: https://arxiv.org/abs/1507.05717
Il modello risolve la seguente tipologia di captcha:

![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/643f1093b410b176e99ffcc8/4PHRXQHQZk7C7I8p08pxP.png)

## Istruzioni per l'utilizzo

1. Clona questo repository sul tuo computer:
    git clone https://github.com/gdmr/CRNNperCAPTCHA.git
2. Passa un captcha al modello nel file captchasolver.py
3. Esegui il file captchasolver.py:
   python captchasolver.py.py

## Risultati

Il modello è stato addestrato e valutato su un dataset di immagini CAPTCHA. I risultati mostrano che il modello è in grado di riconoscere con successo i testi presenti nelle immagini, dimostrando l'efficacia dell'architettura CRNN per questo tipo di task.

Ecco alcuni esempi di risultati ottenuti dal modello:


![image/jpeg](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/643f1093b410b176e99ffcc8/qyNIt-88ewT4OL7f3_kH0.jpeg)

## Contributi e Ringraziamenti

Il modello è stato addestrato sul seguente dataset di captcha: https://github.com/a-maliarov/amazon-captcha-database

## Licenza

Questo progetto è rilasciato sotto i termini della [Licenza Pubblica Generale GNU (GNU GPL) versione 3.0](https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.html).

La GNU GPL v3 è una licenza open source che garantisce la libertà degli utenti di eseguire, studiare, condividere e modificare il software. Assicurati di leggere attentamente la licenza prima di utilizzare o contribuire a questo progetto.

Per ulteriori informazioni sulla GNU GPL v3 e i suoi requisiti, consulta il testo completo della [licenza](https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.html).

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Autore: Gionata D'Amore

