Reconocimiento de Números

Introducción

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un sistema para el reconocimiento de números utilizando herramientas de inteligencia artificial y bibliotecas modernas.

Descripción del Proyecto

El proyecto utiliza bibliotecas como huggingface_hub, datasets, onnx y onnxscript para manejar y optimizar modelos de reconocimiento. Está organizado para facilitar su ejecución y experimentación.

Requerimientos

• Python 3.8 o superior
• Las dependencias listadas en requirements.txt

Instalación

1. Clona el repositorio.
2. Crea y activa un entorno virtual:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Linux/macOS
   venv\Scripts\activate     # Windows

3. Instala las dependencias:

   pip install -r requirements.txt

Estructura del Proyecto

/num_recognition
├── README.md
├── .gitignore
├── requirements.txt
├── src/
│   └── ...existing code...
├── dataset/
└── output/

Uso

• Ejecuta los scripts contenidos en la carpeta src/ para entrenar o utilizar el modelo.
• Los resultados se almacenarán en la carpeta output/.

Contribuciones

Se agradecen las contribuciones. Por favor, abre un issue o envía un pull request para discutir cambios.

Implementación del Modelo ONNX

El modelo ha sido exportado a ONNX. El tensor de entrada es:

torch.zeros(CFG.LEARNING.BATCH_SIZE, 1, 28, 28).to(device)

Licencia

Este proyecto se distribuye bajo la licencia MIT.