ARU-Net 项目使用教程

ARU-Net 项目使用教程

ARU-Net 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ARU-Net

1. 项目目录结构及介绍

ARU-Net/
├── demo_images/
│   └── ...
├── demo_nets/
│   └── ...
├── pix_lab/
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── run_demo_inference.py
└── ...

• demo_images/: 包含演示图像的文件夹。
• demo_nets/: 包含演示网络的文件夹。
• pix_lab/: 包含项目的主要代码和训练脚本。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• run_demo_inference.py: 项目的启动文件，用于运行演示推理。

2. 项目启动文件介绍

run_demo_inference.py

该文件是项目的启动文件，用于加载训练好的模型并执行推理。以下是该文件的主要功能：

• 加载模型: 从预训练的模型文件中加载模型。
• 执行推理: 对指定的图像进行推理，预测文本行的基线和分隔符。
• 显示结果: 使用 Matplotlib 显示推理结果。

使用方法：

python run_demo_inference.py

3. 项目配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过修改 pix_lab/main/train_aru.py 脚本来进行参数配置。以下是一些关键参数：

• 数据路径: 设置训练和验证数据的路径。
• 模型参数: 设置模型的超参数，如学习率、批量大小等。
• 输出类数量: 设置模型输出的类数量。

示例配置：

# 数据路径
train_data_path = "path/to/train_data"
val_data_path = "path/to/val_data"

# 模型参数
learning_rate = 0.001
batch_size = 32
num_classes = 3

通过修改这些参数，可以定制化训练和推理过程。

ARU-Net 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ARU-Net