الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>ج/ج++
تنزيل

Psenet: شكل كامل الكشف عن النصوص مع شبكة توسيع نطاق تقدمية

مقدمة

هذا هو إعادة تنفيذ Tensorflow من Psenet: شكل الكشف عن النص القوي مع شبكة توسيع المقياس التدريجي.

شكرا على المؤلف (@whai362) عمل رائع!

تثبيت

  1. يجب أن يكون أي إصدار من إصدار TensorFlow> 1.0 على ما يرام.
  2. سيكون بيثون 2 أو 3 على ما يرام.

تحميل

تدرب على ICDAR 2015 (مجموعة التدريب) + ICDAR2017 MLT (مجموعة التدريب):

رمز استخراج Baiduyun: PFFD

محرك Google

هذا النموذج ليس جيدًا مثل المقالة ، إنه مجرد مرجع. يمكنك Finetune عليها أو يمكنك القيام بالكثير من التحسين بناءً على هذا الرمز.

قاعدة البيانات دقة (٪) يتذكر (٪) F-Measure (٪)
ICDAR 2015 (VAL) 74.61 80.93 77.64

يدرب

إذا كنت ترغب في تدريب النموذج ، فيجب عليك توفير مسار مجموعة البيانات ، في مسار مجموعة البيانات ، يجب توفير ملف نصي GT منفصل لكل صورة ، وتأكد من أن ملف GT وملف الصورة له نفس الأسماء .

ثم قم بتشغيل Train.py مثل: 

 python train.py --gpu_list=0 --input_size=512 --batch_size_per_gpu=8 --checkpoint_path=./resnet_v1_50/ 
--training_data_path=./data/ocr/icdar2015/

إذا كان لديك أكثر من وحدة معالجة الرسومات ، يمكنك تمرير معرفات GPU إلى GPU_List (مثل -gpu_list = 0،1،2،3)

ملحوظة:

  1. في الوقت الحالي ، دعم فقط إدخال تنسيق بيانات ICDAR2017 ، مثل (116،1179،206،1179،206،120،116،1207 ، "###") ، ولكن يمكنك تعديل data_provider.py لدعم مدخلات تنسيق المضاعفة
  2. دعم بالفعل Polygon تقليص باستخدام وحدة Pyclipper
  3. إعادة التنفيذ هذه مخصصة للمتعة فقط ، لكنني سأستمر في تحسين هذا الرمز.
  4. خوارزمية إعادة تنفيذ PSE باستخدام C ++ (إذا كنت تستخدم Python2 ، ما عليك سوى تشغيله ، إذا كان Python3 ، يرجى استبدال Python-Config بـ Python3-Config في Makefile)

امتحان

تشغيل eval.py مثل: 

 python eval.py --test_data_path=./tmp/images/ --gpu_list=0 --checkpoint_path=./resnet_v1_50/ 
--output_dir=./tmp/

سيتم كتابة ملف نصي وصورة نتيجة إلى مسار الإخراج.

أمثلة

النتيجةالنتيجة 1النتيجة 2النتيجة 3النتيجة 4النتيجة 5

حول القضايا

إذا واجهت أي مشكلات فحص مشكلة أولاً ، أو يمكنك فتح مشكلة جديدة.

مرجع

  1. http://download.tensorflow.org/models/resnet_v1_50_2016_08_28.tar.gz
  2. https://github.com/charlesshang/fastmaskrcnn
  3. Whai362/psenet#15
  4. https://github.com/argman/east

يُقرّ

وجدت Rkshuai خطأ حول ميزات concat في model.py.

إذا كان هذا المستودع يساعدك ， ، يرجى نجميه. شكرًا.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل