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https://github.com/wlkjyh/dianxuan.git
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# 点选
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基于孪生神经网络实现的点选识别
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## 温馨提示
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该项目仅供学习研究改进点选验证码的安全性，请勿用于商用或其他带有攻击性质的业务场景中！！！
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## 效果
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4090训练100轮 测试集可以达到98.6%以上，基本上已经破解了该类验证码。
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## 坑
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注意啊，建议重新把yolo分割文字那个部分训练下，因为我这个样本是别人从前台截图后标注训练的，导致泛化性能不是很好！！
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有能力的话建议把样本都重新标注下。
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### 如何使用？
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下载数据集和预训练模型：https://systems.lanzout.com/iWUqz15mo57a
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#### 环境安装
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安装环境，我用到的是python3.8
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conda create -n geetest python=3.8
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安装必要的环境
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pip3 install -r requirement.txt
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### CUDA安装
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换conda源
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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
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conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
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conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
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conda config --set show_channel_urls yes
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安装cuda和 cudnn
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conda install cudnn=8.1.0.77 cudatoolkit=11.2.0
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#### 数据准备
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准备数据集，放入data中，格式为 id_序号.jpg|png，id可以采用uuid，序号第一张图是1，第二张图是2，只能两张图
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例如，相同的两个字， ``xxxxx_1.jpg``和``xxxxx_2.jpg``
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### 训练模型
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配置训练参数,config.py中，一般来说只需要配置gpu就行了，如果你没有gpu就不填，就自动使用cpu
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开始训练
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python train.py
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预测
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python predict.py
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## 最后
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邮箱：wlkjyy@vip.qq.com
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# 希望各位大佬打赏点，前期找人标注花了不少的资金！！！！
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