TF2DeepFloorplan 项目教程

TF2DeepFloorplan 项目教程

TF2DeepFloorplanTF2 Deep FloorPlan Recognition using a Multi-task Network with Room-boundary-Guided Attention. Enable tensorboard, quantization, flask, tflite, docker, github actions and google colab.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/TF2DeepFloorplan

项目介绍

TF2DeepFloorplan 是一个基于 TensorFlow 2 的深度学习项目，旨在通过多任务网络和房间边界引导注意力机制来识别楼层平面图。该项目是对原始的 DeepFloorplan 项目的重写，使用了更新的 TensorFlow 和 Python 版本。主要功能包括楼层平面图的识别和处理，支持多种模型架构和优化技术。

项目快速启动

环境准备

首先，确保你已经安装了 Python 和 TensorFlow 2。你可以通过以下命令安装所需的依赖：

pip install -e .[tfcpu,dev,testing,linting]  # 对于 CPU 版本
pip install -e .[tfgpu,dev,testing,linting]  # 对于 GPU 版本

下载模型

你可以从 Google Drive 下载预训练模型文件：

gdown https://drive.google.com/uc?id=1czUSFvk6Z49H-zRikTc67g2HUUz4imON  # log 文件
unzip log.zip
gdown https://drive.google.com/uc?id=1tuqUPbiZnuubPFHMQqCo1_kFNKq4hU8i  # pb 文件
unzip model.zip
gdown https://drive.google.com/uc?id=1B-Fw-zgufEqiLm00ec2WCMUo5E6RY2eO  # tflite 文件
unzip tflite.zip

运行模型

使用以下命令来运行模型：

python -m dfp.deploy

应用案例和最佳实践

应用案例

TF2DeepFloorplan 可以应用于房地产、室内设计、建筑规划等领域。例如，房地产公司可以使用该项目来自动生成房屋平面图，从而简化销售流程。

最佳实践

1. 数据预处理：确保输入的楼层平面图数据格式正确，且分辨率适中。
2. 模型优化：尝试不同的模型架构和优化技术，如量化和剪枝，以提高性能和减少资源消耗。
3. 持续集成：使用 GitHub Actions 进行持续集成和部署，确保代码的稳定性和可靠性。

典型生态项目

TensorFlow 生态

TF2DeepFloorplan 充分利用了 TensorFlow 生态系统，包括 TensorBoard、TensorFlow Lite 和 Google Colab。这些工具可以帮助开发者更好地调试、优化和部署模型。

其他相关项目

• TensorFlow Model Optimization Toolkit：用于模型优化，包括量化、剪枝和聚类。
• TensorFlow Hub：提供预训练模型，可以加速开发过程。
• TensorFlow Serving：用于模型部署，支持高并发和实时推理。

通过结合这些生态项目，TF2DeepFloorplan 可以实现更高效、更灵活的开发和部署流程。

TF2DeepFloorplanTF2 Deep FloorPlan Recognition using a Multi-task Network with Room-boundary-Guided Attention. Enable tensorboard, quantization, flask, tflite, docker, github actions and google colab.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/TF2DeepFloorplan