AdvancedEAST 项目使用教程

AdvancedEAST 项目使用教程

AdvancedEAST AdvancedEAST is an algorithm used for Scene image text detect, which is primarily based on EAST, and the significant improvement was also made, which make long text predictions more accurate.https://github.com/huoyijie/raspberrypi-car 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/AdvancedEAST

1. 项目的目录结构及介绍

AdvancedEAST/
├── advanced_east
│   ├── cfg.py
│   ├── data_utils.py
│   ├── eval.py
│   ├── losses.py
│   ├── model.py
│   ├── predict.py
│   ├── train.py
│   └── utils.py
├── data
│   ├── demo
│   │   ├── img_1.png
│   │   └── img_2.png
│   └── VOCdevkit
│       └── VOC2007
│           ├── Annotations
│           ├── ImageSets
│           ├── JPEGImages
│           └── SegmentationClass
├── README.md
└── requirements.txt

• advanced_east: 包含项目的主要代码文件，如模型定义、训练、预测等。

  • cfg.py: 配置文件，定义了模型的超参数和训练参数。
  • data_utils.py: 数据处理工具，用于加载和预处理数据。
  • eval.py: 模型评估脚本。
  • losses.py: 定义了训练过程中使用的损失函数。
  • model.py: 定义了AdvancedEAST模型的结构。
  • predict.py: 用于对新图像进行预测的脚本。
  • train.py: 训练模型的脚本。
  • utils.py: 包含一些通用的辅助函数。

• data: 存放数据集的目录。

  • demo: 存放示例图像的目录。
  • VOCdevkit: 存放VOC数据集的目录，包含图像、标注等信息。

• README.md: 项目的说明文档。

• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

• train.py: 这是项目的启动文件之一，用于启动模型的训练过程。通过运行该脚本，可以开始训练AdvancedEAST模型。

• predict.py: 这是另一个启动文件，用于对新图像进行预测。通过运行该脚本，可以加载训练好的模型并对输入图像进行文本检测。

3. 项目的配置文件介绍

• cfg.py: 这是项目的配置文件，定义了模型的超参数和训练参数。以下是一些关键配置项的介绍：

  • EPOCHS: 训练的总轮数。
  • BATCH_SIZE: 每个批次的数据量。
  • LEARNING_RATE: 学习率，控制模型参数更新的速度。
  • DATA_DIR: 数据集的存储路径。
  • MODEL_SAVE_PATH: 模型保存的路径。
  • PRETRAINED_MODEL: 预训练模型的路径，如果使用预训练模型进行微调，可以在此处指定。

通过修改这些配置项，可以调整模型的训练行为和性能。

AdvancedEAST AdvancedEAST is an algorithm used for Scene image text detect, which is primarily based on EAST, and the significant improvement was also made, which make long text predictions more accurate.https://github.com/huoyijie/raspberrypi-car 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/AdvancedEAST