EasyOCRで追加学習させたモデルの作成および実行 #76
Description
開発目的
オリジナルで提供されているEasyOCRでは精度の向上が見込めないため，追加学習させる．
考えられる開発内容
1. データセットの準備
独自のデータセットを準備．各画像に対応するラベル（テキスト）を用意．
2. データローダーの作成
画像とラベルを読み込み，PyTorchのDataLoaderでバッチ処理を行う．
3. CRNNモデルの設定
EasyOCRのCRNNモデルをロードし，トレーニング用にカスタマイズ．
4. 損失関数と最適化
損失関数（例：CTCLoss）と最適化手法（例：Adam）を設定
5. トレーニングループ
モデルをトレーニングして保存．
6. モデルの使用
保存したモデルをロードし，OCRに使用．
7. EasyOCRでカスタムモデルを使用
カスタムOCRクラスを作成して，学習済みモデルを使用．