DBNet.pytorch
1.0.0
หมายเหตุ : รหัสบางอย่างสืบทอดมาจาก mhliao/db
中文解读
2020-06-07: 添加灰度图训练， 训练灰度图时需要在配置里移除dataset.args.transforms.Normalize
conda env create -f environment.yml
git clone https://github.com/WenmuZhou/DBNet.pytorch.git
cd DBNet.pytorch/
หรือ
conda create -n dbnet python=3.6
conda activate dbnet
conda install ipython pip
# python dependencies
pip install -r requirement.txt
# install PyTorch with cuda-10.1
# Note that you can change the cudatoolkit version to the version you want.
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
# clone repo
git clone https://github.com/WenmuZhou/DBNet.pytorch.git
cd DBNet.pytorch/
TBD
ข้อมูลการฝึกอบรม: เตรียม text train.txt ในรูปแบบต่อไปนี้ใช้ ' t' เป็นตัวคั่น
./datasets/train/img/001.jpg ./datasets/train/gt/001.txt
ข้อมูลการตรวจสอบ: เตรียม test.txt ในรูปแบบต่อไปนี้ใช้ ' t' เป็นตัวคั่น
./datasets/test/img/001.jpg ./datasets/test/gt/001.txt
imggt ความจริงสามารถเป็นไฟล์ .txt ได้ด้วยรูปแบบต่อไปนี้:
x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4, annotation
dataset['train']['dataset'['data_path']' , dataset['validate']['dataset'['data_path'] ใน config/icdar2015_resnet18_fpn_dbhead_polylr.yaml.yaml.yaml.yaml.yaml.yaml.yaml.yaml.yaml.yaml.yaml.yaml.yaml.yambash singlel_gpu_train.shbash multi_gpu_train.shEval.py ใช้สำหรับทดสอบโมเดลในชุดข้อมูลทดสอบ
model_path ใน eval.shbash eval.shPredict.py สามารถใช้ในการอนุมานกับภาพทั้งหมดในโฟลเดอร์
model_path , input_folder , output_folder ใน predict.sh bash predict.sh
คุณสามารถเปลี่ยน model_path ในไฟล์ predict.sh เป็นตำแหน่งโมเดลของคุณ
เคล็ดลับ: หากผลลัพธ์ไม่ดีคุณสามารถเปลี่ยน thre ใน predict.sh
โครงการยังอยู่ระหว่างการพัฒนา
เฉพาะ Train on ICDAR2015 ชุดข้อมูล
| วิธี | ขนาดภาพ (ขนาดสั้น) | อัตราการเรียนรู้ | ความแม่นยำ (%) | เรียกคืน (%) | F-Measure (%) | FPS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| synthtext-defrom-resnet-18 (กระดาษ) | 736 | 0.007 | 86.8 | 78.4 | 82.3 | 48 |
| ImageNet-ResNet18-FPN-DBHEAD | 736 | 1E-3 | 87.03 | 75.06 | 80.6 | 43 |
| ImageNet-Defrom-ResNet18-FPN-DBHEAD | 736 | 1E-3 | 88.61 | 73.84 | 80.56 | 36 |
| ImageNet-ResNet50-FPN-DBHEAD | 736 | 1E-3 | 88.06 | 77.14 | 82.24 | 27 |
| ImageNet-Resnest50-fpn-dbhead | 736 | 1E-3 | 88.18 | 76.27 | 81.78 | 27 |
TBD
หากที่เก็บนี้ช่วยคุณได้โปรดแสดง ขอบคุณ.
