Captcha Cracker using CNN + Bidirectional LSTM

[@kyoungseoppark8218]

로봇이 아닙니다를 로봇이 뚫기 ㄷㄷ

[@rabbitqueen]

봇을 감지하는 봇을 뚫어버리는 봇을 만들다니.. 역시 빵형이야..

[@자연어천재만재]

3:17 그냥 보다가 빵 터졌습니다 행님ㅋㅋㅋㅋㅋ

[@soymilksbrickcraft4469]

채널명이 완전 빵 터지네요. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 개발도상국 ㅋㅋㅋ

[@jocoding]

와ㅋㅋ 엄청 정확하네요! 캡챠가 이렇게 뚫리는군요

[@test-j9j]

챠->차

[@myunnngg]

ㄷ

[@howaboutthisman9313]

좀 나타나지 마라 좀 ㅋㅋ

[@SeonghyeonKim]

좋은 영상 잘 보고 갑니다^^ 많이 많이 올려주세요!!

[@아이니아]

인공지능 선생님 빵형

[@suhyun.]

옛날에는 캡챠로 받은 정보들을 인공지능 학습에 이용했다고 하던데 학습한 인공지능으로 캡챠를 뚫어버리네요ㅋㅋ

[@ehdwlseoeh]

안녕하세요 빵형님! 모델 교육까지하고 정확한 결과값을 내뱉는것까지는 교육을 마쳤습니다. 그런데 이 교육한걸 활용하는 모델?을 생성하는 방법과, 특정 이미지를 읽어서 답을 적어내게 하는 방법을 모르겠어요..ㅠㅠ 그건 어디서 배울 수 있을까요??

[@한민호-l4x]

항상 들으면서 생각하는건데, 빵형 목소리 넘 듣기 좋은거아님?

[@leewhidong]

안녕하세요. 빵형님.. 올려주신 영상 정말 너무너무 잘 보고 있습니다. 다름이 아니라, 캡챠 따라 만들기 하고 있는데 해당 내용을 파일로 model.save 또는 save_model 사용하여 파일로 저장한다음, 새로운 세션에서 load_model로 다시 불러오면 학습했던 대로 결과가 안나오더라구요 ㅠㅠ 해결하기 위해서 h5 파일형식으로 저장하게 되면, load_model 시 또 오류가 나더라구요. CTCLayer라는 custom_object를 사용해서 그런것 같은데 이부분 혹시 설명해주실 수 있나요? ㅠㅠ 며칠동안 밤 새었는데도 답을 못찾아서 혹시나 하고 댓글 남깁니다. 좋은밤 보내세요~!

[@김경수-s4i2q]

nㅜㅠㅠㅠ 저도 같은 문제에 직면했습니다. 누가 좀 도와주세요 …

[@Park-ud6wt]

model = tf.keras.models.load_model('저장한내용',custom_objects={'CTCLayer':layers.Layer})

[@진재호-g2m]

훈련 모델을 저장하지 말고 prediction_model을 저장하면 됩니다. 컴파일 경고같은게 뜨긴하지만 작동에 문제는 없습니다. 그리고 characters를 기존 방법 말고 아래처럼 바꿔줬더니 저는 잘되더군요 characters = sorted(list(set([char for label in labels for char in label]))) 전체 코드는 제 블로그 참고해주세요 velog.io/@wogh126/Keras-OCR%EC%9D%84-%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C-captcha-solver-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%A0%80%EC%9E%A5%ED%95%98%EA%B8%B0-from-Author-AKNain

[@ehdwlseoeh]

@@진재호-g2m 안녕하세요. 블로그 참고해서 진행해보았는데요... 블로그에는 실제예측을 하는 파일과, 모델을 save 하는 파일이 같은 파일안에 공존하는것 같은데.. 이걸 나눌 순 없나요??? 나누려면 파일을 어떻게 나누어서 사용해야하는지 .. ㅠㅠ 도와주세요~

[@dongyeong]

학습이 완료된 모델을 이용해서 사용자가 임의의 캡차 이미지를 업로드 하면 그 캡차의 문자를 읽어 내도록 만들수 있을까요?

[@riyupapa39]

캡챠를 뚫는 고성능 저비용 1인자 서비스는 진짜로 뒤에서 사람이 입력해주는 유료 서비스인듯 합니다^^

[@astronaut1861]

빵형님 혹시 trained model에 추가로 학습이 가능할까요? 처음부터 다시 학습시키자니 데이터 양이 너무 많아서 시간이 오래걸리네요...

[@hwangjaewoong3892]

문자열 길이가 5개 이상인 이미지 (라벨 포함)을 데이터셋에 포함시켰더니 에러가 뜹니다.. 혹시 문자열이 가변적인 (꼭 5개가 아닌) 데이터셋을 포괄적으로 학습시킬 순 없을까요>

[@POPCORN-ru5nl]

Are you a robot? "No"

[@전영범-f5p]

공유된 사이트를 보고 한글 캡챠를 만드는데 history = model.fit( train_dataset, validation_data=validation_dataset, epochs=100 ) 부분에서 Exception has occurred: InvalidArgumentError Graph execution error:가 일어납니다. Epoch 1/100 Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on. 부분에서요 딱히 코드를 수정한 것도 없는데 어떻게 대처해야 할까요

[@bbanghyong]

텐서플로 백엔드 문제같습니다. 자세한건 더 찾아보셔야 할듯해요 ㅠ

[@say_annyeong]

그러면 사진캡챠는 어떻게 해독할수있나요? (얘시: 신호등이 포함됨 타일을 모두 선택하시오. 없을시 건너뛰기를 누루십시오)

[@test-j9j]

챠->차

[@bbanghyong]

사진을 모두 인식하면 될텐데 그것도 실제로 한번 해봐야겠어요!

[@bokyungkim9885]

어떤툴쓰시나요?

[@박상현-e2z]

와우

[@JL-ui2qh]

빵형님 깃헙 주소 있으실까요?

[@bbanghyong]

github.com/kairess 여기에요!

[@種崎-o4e]

진짜 캡챠 죽여버리고싶은데 굿

[@sinkweon]

이 인공지능은 무료로 뚫어줍니다. ....?

[@jyp3003]

5글자가 아닌 6글자의 캡차이미지를 학습시키려고 합니다. 마지막 학습 단계에서 (1) Invalid argument: Cannot add tensor to the batch: number of elements does not match. Shapes are: [tensor]: [5], [batch]: [6] [[node IteratorGetNext (defined at :1) ]] 라는 오류가 발생하는데 어떤 문제 일까요..

[@test-j9j]

캡챠->캡차