CNN-captcha-recognition-for-Luogu

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CNN-captcha-recognition-for-Luogu

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## 介绍

自动识别并填写洛谷提交时的验证码

简单的深度学习课程作业任务

最终测试集准确率在95.4%左右

~~(买不起服务器所以只好部署在本地了)~~

感谢 [同学](https://github.com/Hanserneko) 的支援,已经在服务器部署了

## 使用

**首先，确保你的浏览器有 [TamperMonkey](https://www.tampermonkey.net/) 插件 。**
  
#### 方法一：
  
- 直接去 [Greasy Fork (点击跳转)](https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/539208-%E6%B4%9B%E8%B0%B7%E9%AA%8C%E8%AF%81%E7%A0%81%E8%87%AA%E5%8A%A8%E8%AF%86%E5%88%AB%E5%B9%B6%E5%A1%AB%E5%86%99) 安装该脚本

#### 方法二：
  
1. 下载本仓库的 [user.js](./user.js) 。
2. 在浏览器的右上角找到扩展——篡改猴——添加脚本。
3. 删除原有内容，将user.js拖到网页的编辑器中。
4. ctrl + s 保存。
5. ~~在本地运行 [app.py](./app.py)。什么？服务器？以后再说...~~
   (已经不需要这一步啦)
   
## 效果展示
<div style="text-align: center">
<img src= "/picture/dis.gif" width="400" height="225">
</div>

## 具体内容

### 数据集
数据集全部来自https://github.com/langningchen/luoguCaptcha/tree/main/data

非常感谢大佬的数据集，当我在一片茫茫大海中到处寻找数据集的时候，他仓库的出现仿佛黑暗中的一道光

### 训练

一开始使用的 [非常经典的卷积池化三层结构](./CNN/CNNtrain.ipynb)

1. 三层卷积 + 池化
  2. 展平 + 全连接
  3. 四路输出头

做完之后发现距离验收还有一段时间，于是又简单地改进出了一个使用 [ResNet预训练模型](./ResNet/ResNet_train.ipynb) 的，结果测试集准确率达到了惊人的95.4%.
(我觉得我作为一个人类也达不到那么高)

### 模型
仓库中有两个模型参数，[CNN83](./CNN/CNN83.pth) 是经典CNN的产物，测试集准确率约为83%，[ResNet95](./ResNet/ResNet95.pth) 则为使用了ResNet的产物，准确率约为95%

### 预测

在 [predict.ipynb](predict.ipynb)，读取模型后可以在洛谷抓图进行预测。

### 误差和准确率

![img](https://raw.githubusercontent.com/mayoi-Akira/CNN-captcha-recognition-for-Luogu/main/picture/loss_acc.png)

### 服务器

一开始需要使用 [app.py](app.py) 在本地运行，才可进行预测服务，现在已经部署在服务器，所以仅需要安装 [user.js](user.js) 便可以正常运行。

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