tensorflow_PSENet

PSENET: Formen Sie eine robuste Texterkennung mit progressivem Skala -Expansionsnetzwerk

Einführung

Dies ist eine Tensorflow-Neuauflagen von PSenet: Form robuster Texterkennung mit progressivem Skala-Expansionsnetzwerk.

Vielen Dank für den Autor (@WHAI362) großartige Arbeit!

Installation

1. Jede Version der TensorFlow -Version> 1.0 sollte in Ordnung sein.
2. Python 2 oder 3 wird in Ordnung sein.

Herunterladen

Ausgebildet auf ICDAR 2015 (Trainingset) + ICDAR2017 MLT (Trainingset):

Baiduyun Extract Code: PFFD

Google Drive

Dieses Modell ist nicht so gut wie der Artikel, es ist nur eine Referenz. Sie können es beenden oder basierend auf diesem Code eine Menge Optimierung durchführen.

Datenbank	Präzision (%)	Abrufen (%)	F-Messung (%)
ICDAR 2015 (Val)	74,61	80.93	77,64

Zug

Wenn Sie das Modell trainieren möchten, sollten Sie den Datensatzpfad im Datensatzpfad angeben, eine separate GT -Textdatei sollte für jedes Bild bereitgestellt werden, und stellen Sie sicher, dass die GT -Text- und Bilddatei die gleichen Namen enthält .

Dann rennen Sie Train.py wie:

 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/

Wenn Sie mehr als eine GPU haben, können Sie GPU -IDs an gpu_list übergeben (wie -gpu_list = 0,1,2,3)

Notiz:

1. Unterstützen Sie derzeit nur ICDAR2017 -Datenformateingaben (116.1179,206.1179, 206.1207,116,1207, "###").
2. Unterstützen Sie bereits Polygon -Schrumpfen mithilfe von Pyclipper -Modul
3. Diese Neuimplementierung ist nur zum Spaß, aber ich werde diesen Code weiter verbessern.
4. Wiederauflagen-PSE-Algorithmus mit C ++ (Wenn Sie Python2 verwenden, führen Sie ihn einfach aus, wenn Python3, bitte ersetzen Sie Python-Config durch Python3-Config in Makefile).

Prüfen

run eval.py wie:

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

Eine Textdatei und ein Ergebnisbild werden dann in den Ausgabepfad geschrieben.

Beispiele

Über Themen

Wenn Sie zuerst auf Probleme mit der Überprüfung von Problemen stoßen oder ein neues Problem eröffnen können.

Referenz

1. http://download.tensorflow.org/models/resnet_v1_50_2016_08_28.tar.gz
2. https://github.com/charlessahang/fastmaskrcnn
3. WHAI362/PSENET#15
4. https://github.com/argman/east

Anerkennen

@rkshuai fand einen Fehler zu Concat -Funktionen in model.py.

Wenn dieses Repository Ihnen hilft, sparen Sie bitte es. Danke.