tensorflow_PSENet

PSENET: Detecção de texto robusta de forma com rede de expansão de escala progressiva

Introdução

Esta é uma reimplementação de tensorflow da PSENET: Shapet Robust Text Detecção com rede de expansão de escala progressiva.

Obrigado pelo trabalho incrível do autor (@whai362)!

Instalação

1. Qualquer versão do TensorFlow Version> 1.0 deve estar bem.
2. Python 2 ou 3 ficará bem.

Download

Treinado no iCDAR 2015 (conjunto de treinamento) + ICDAR2017 MLT (conjunto de treinamento):

Código de extrato de Baiduyun: pffd

Google Drive

Este modelo não é tão bom quanto o artigo, é apenas uma referência. Você pode finalizar ou fazer muita otimização com base nesse código.

Banco de dados	Precisão (%)	Lembrar (%)	F-Medice (%)
ICDAR 2015 (VAL)	74.61	80,93	77.64

Trem

Se você deseja treinar o modelo, deve fornecer o caminho do conjunto de dados, no caminho do conjunto de dados, um arquivo de texto GT separado deve ser fornecido para cada imagem e verifique se o texto GT e o arquivo de imagem têm os mesmos nomes .

Em seguida, execute o trem.py como:

 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/

Se você tem mais de uma GPU, pode passar os IDs da GPU para GPU_LIST (como - -gpu_list = 0,1,2,3)

Observação:

1. No momento, suporta apenas a entrada de formato de dados do ICDAR2017, como (116.1179.206.1179.206.1207.116.1207, "###"), mas você pode modificar o data_provider.py para suportar a entrada de polígono
2. Já suporta o encolhimento do polígono usando o módulo Pyclipper
3. Essa reimplementação é apenas por diversão, mas continuarei a melhorar esse código.
4. Reimplementação PSE algoritmo usando C ++ (se você usar o Python2, basta executá-lo, se Python3, substitua o python-config por python3-config no makefile)

Teste

Run Eval.py Like:

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

Um arquivo de texto e uma imagem de resultado serão gravados no caminho de saída.

Exemplos

Sobre questões

Se você encontrar algum problema de verificação de problemas primeiro ou poderá abrir um novo problema.

Referência

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

Reconhecer

@rkshuai encontrou um bug sobre os recursos concats no modelo.py.

Se este repositório ajudar você a estrela. Obrigado.