上一篇太长了，分开写
【第13次训练】
增加拉伸压缩的多样性：
scale_list1 = [0.7,0.75,0.8,0.85,0.9,0.95]
scale_list2 = [1/x for x in scale_list1 ]
结束标志：平均acc达到0.999
在真实数据上测试结果：
字符准确率：95%
word 准确率：75%
真实样本总数：124
全部正确数：93
错1-2个数：30
其他：1
【第13.1次训练】
结束标志：平均acc达到0.9995
在真实数据上测试结果：
字符准确率：95%
word 准确率：75%
真实样本总数：124
全部正确数：93
错1-2个数：30
其他：1
没啥变化。
【第13.2次训练】
结束标志：训练完成，迭代51200次
在真实数据上测试结果：
字符准确率：94.8%
word 准确率：71.7%
真实样本总数：124
全部正确数：89
错1-2个数：32
其他：3
【第14次训练】
结束标志：平均acc达到0.999
在真实数据上测试结果：
字符准确率：94.0%
word 准确率：69%
真实样本总数：124
全部正确数：86
错1-2个数：34
其他：4
下一步，看一下黑白图效果会不会有提升。
【第15次训练】
对syn图做了二值化处理，二值化后图片调整到（-1，1）之间，去训练。明天来了看结果。
后续可以加上 refine 图同样处理。
一共保存了5个模型，分别是0.9990，0.9995，0.9997，0.9999，end, 但是不知道为什么，运行了一夜，end还是没有执行完成，不知道咋回事，待查证。所以实际是4个模型。效果最好的是9999，所以其他就不记录了
结束标志：平均acc达到0.9999
在真实数据上测试结果：
字符准确率：90%
word 准确率：55%
真实样本总数：124
全部正确数：69
错1-2个数：43
其他：12
在这次测试中，acc2_list 中，仍然有17张图识别错误。可能需要再进一步分析这些识别错误的字符是不是总是同一个字符，另外是不是总被识别成同一个字符，这是两件事情。
【第16次训练】
加入refine，也黑白化后训练。
结束标志：平均acc达到0.995
在真实数据上测试结果：
字符准确率：95.7%
word 准确率：74.1%
真实样本总数：124
全部正确数：92
错1-2个数：30
其他：2
因为截止准确率只有0.995，基本可以达到目前最好识别效果（仅次于13），所以可以看看最后训练完成是什么样。文章浏览阅读2w次，点赞7次，收藏51次。四个步骤1.创建C++ Win32项目动态库dll 2.在Win32项目动态库中添加 外部依赖项 lib头文件和lib库3.导出C接口4.c#调用c++动态库开始你的表演...①创建一个空白的解决方案，在解决方案中添加 Visual C++ , Win32 项目空白解决方案的创建：添加Visual C++ , Win32 项目这......_c#调用lib
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