项目包含：

• src/model.py：基于 ResNet-50 的特征提取器 + BiLSTM + 线性头，使用 CTC 解码
• src/dataset.py：CSV 格式数据加载器（image_path,label），图像预处理与 collate
• src/train.py：训练命令行脚本（argparse）
• src/infer_gradio.py：Gradio 推理界面
• requirements.txt：依赖

快速开始：

1. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

2. 训练示例命令：

python src/train.py --train_csv /path/to/train.csv --val_csv /path/to/val.csv --epochs 30 --batch_size 16 --save_dir checkpoints

CSV 格式：每行 image_path,label，例如：

/data/imgs/0001.png,你好
/data/imgs/0002.png,世界

3. 启动 Gradio 推理：

python src/infer_gradio.py --checkpoint checkpoints/best.pt --vocab vocab.txt

说明：模型使用 CTC 损失，词表（vocab.txt）会在首次训练时从训练集自动构建并保存。