- pytorch 1.4+
- torchvision 0.5+
- gcc 4.9+
依次执行以下命令
- mkdir DB
- cd DB/
- git init
- git clone https://github.com/WenmuZhou/DBNet.pytorch.git
将训练的图片导入./DBNet.pytorch/datasets/train/img
中
将训练的图片数据导入./DBNet.pytorch/datasets/train/gt
中
将测试的图片导入./DBNet.pytorch/datasets/test/img
中
将测试的图片数据导入./DBNet.pytorch/datasets/test/gt
中
- 图片要求用`.jpg`格式
- 图片数据要求用`.txt`格式,其内部格式要求如下:
`x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4, 文字内容`
设置train.txt
数据
打开my_standard output.py
文件,按照注释更改路径
用命令窗口运行 . my_standard output.py
生成名为 train.txt
的文件,再将其移动到 dataset
中
设置test.txt
数据
打开my_standard output.py
文件,按照注释更改路径
用命令窗口运行 . my_standard output.py
生成名为 test.txt
的文件,再将其移动到 dataset
中
-
在配置文件config/icdar2015_resnet18_fpn_DBhead_polyLR.yaml中对以下两个路径进行设置
dataset['train']['dataset'['data_path']'
----上一步train.txt
的路径dataset['validate']['dataset'['data_path']
--------上一步test.txt
的路径
-
在DBNet.pytorch文件夹下用命令窗口执行
bash singlel_gpu_train.sh
- 生成的model在
/DBNet.pytorch/output/DBNet_resnet18_FPN_DBHead/checkpoint/
里
- 在[eval.sh]最后的
''
中输入model的路径(有两个,选一个就行) - 在DBNet.pytorch文件夹下用命令窗口执行
bash eval.sh
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