หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซี/ซี++
ดาวน์โหลด

PSENET: การตรวจจับข้อความที่มีความแข็งแกร่งด้วยเครือข่ายการขยายตัวแบบก้าวหน้า

การแนะนำ

นี่คือการใช้ PSENET อีกครั้งของ Tensorflow: การตรวจจับข้อความที่แข็งแกร่งด้วยรูปร่างที่มีเครือข่ายการขยายตัวของสเกลโปรเกรสซีฟ

ขอบคุณสำหรับผู้แต่ง (@whai362) ผลงานที่ยอดเยี่ยม!

การติดตั้ง

  1. เวอร์ชัน TensorFlow เวอร์ชันใด> 1.0 ควรจะโอเค
  2. Python 2 หรือ 3 จะโอเค

การดาวน์โหลด

ฝึกอบรมเกี่ยวกับ ICDAR 2015 (ชุดฝึกอบรม) + ICDAR2017 MLT (ชุดฝึกอบรม):

Baiduyun Extract Code: PFFD

Google Drive

โมเดลนี้ไม่ดีเท่าบทความมันเป็นเพียงการอ้างอิง คุณสามารถ finetune ได้หรือคุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพจำนวนมากตามรหัสนี้

ฐานข้อมูล ความแม่นยำ (%) เรียกคืน (%) F-Measure (%)
ICDAR 2015 (VAL) 74.61 80.93 77.64

รถไฟ

หากคุณต้องการฝึกอบรมโมเดลคุณควรจัดเตรียมพา ธ ชุดข้อมูลในพา ธ ชุดข้อมูลควรให้ไฟล์ข้อความ GT แยกต่างหากสำหรับแต่ละภาพและ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อความ GT และไฟล์รูปภาพมีชื่อเดียวกัน

จากนั้นเรียกใช้ Train.py Like: 

 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/

หากคุณมีมากกว่าหนึ่ง GPU คุณสามารถส่งผ่าน GPU ID ไปยัง GPU_LIST (เช่น -GPU_LIST = 0,1,2,3)

บันทึก:

  1. ตอนนี้รองรับการป้อนข้อมูลรูปแบบข้อมูล ICDAR2017 เช่น (116,1179,206,1179,206,1207,116,1207, "###") แต่คุณสามารถแก้ไข data_provider.py เพื่อรองรับการป้อนข้อมูลรูปแบบรูปหลายเหลี่ยม
  2. รองรับการหดแบบหลายเหลี่ยมโดยใช้โมดูล pyclipper
  3. การดำเนินการใหม่นี้เป็นเพียงเพื่อความสนุกสนาน แต่ฉันจะปรับปรุงรหัสนี้ต่อไป
  4. การใช้อัลกอริทึม PSE ใหม่โดยใช้ C ++ (ถ้าคุณใช้ Python2 เพียงแค่เรียกใช้ถ้า Python3 โปรดแทนที่ Python-Config ด้วย Python3-config ใน MakeFile)

ทดสอบ

เรียกใช้ eval.py ชอบ: 

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

ไฟล์ข้อความและภาพผลลัพธ์จะถูกเขียนไปยังเส้นทางเอาต์พุต

ตัวอย่าง

ผลลัพธ์ 0ผลลัพธ์ที่ 1ผลลัพธ์ที่ 2ผลลัพธ์ 3ผลลัพธ์ที่ 4ผลลัพธ์ 5

เกี่ยวกับปัญหา

หากคุณพบปัญหาการตรวจสอบปัญหาใด ๆ ก่อนหรือคุณสามารถเปิดปัญหาใหม่

อ้างอิง

  1. http://download.tensorflow.org/models/resnet_v1_50_2016_08_28.tar.gz
  2. https://github.com/charleshang/fastmaskrcnn
  3. whai362/psenet#15
  4. https://github.com/argman/east

รับทราบ

@rkshuai พบข้อผิดพลาดเกี่ยวกับคุณสมบัติ concat ใน model.py

หากที่เก็บนี้ช่วยคุณได้โปรดแสดง ขอบคุณ.

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด