最近做的很多工作都是跟手写性质的数据集有关的，比如：手写汉字、手写甲骨文、手写数字、手写字母等等，今天主要做的实践是对藏文中的手写数字进行识别分析，在我之前的博文中有很多相关的实践分析，感兴趣的话可以自行移步阅读即可。
《基于轻量级目标检测模型实现手写汉字检测识别计数》
《python开发构建基于机器学习模型的手写数字识别系统》
《Yolov3目标检测实战【实现图像中随机出现手写数字的检测】》
《Python 手写数字识别实战分享》
《超轻量级目标检测模型Yolo-FastestV2基于自建数据集【手写汉字检测】构建模型训练、推理完整流程超详细教程》
《python开发构建轻量级卷积神经网络模型实现手写甲骨文识别系统》
《python基于yolov7开发构建手写甲骨文检测识别系统》
《紧接上文，基于轻量级yolov5s模型开发构建手写甲骨文检测识别系统》
首先看下效果图：
接下来看下数据集：
共包含0-9共10个不同的数字图像，藏文跟我们常规的阿拉伯数字是不同的简单看下实例。
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本文所用模型详细信息如下：
非常的轻量级，整体不足5MB，但是识别效果确实非常不错的。
默认训练200次epoch，准确率曲线如下所示：
损失值曲线如下所示：
可视化推理实例如下所示：
基于GradCAM实现了热力图计算可视化如下：
感兴趣的话都可以自己实践搭建计算一下。
