SPTSv2 开源项目使用教程

SPTSv2 开源项目使用教程

SPTSv2 The official implementation of SPTS v2: Single-Point Text Spotting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/spt/SPTSv2

1. 项目的目录结构及介绍

SPTSv2 项目是一个用于场景文本检测的开源项目，其目录结构如下：

• datasets：存放项目所需的各个数据集。
• models：包含项目使用的模型定义和实现。
• util：项目工具类和辅助函数的存放目录。
• CONTRIBUTION：贡献指南，指导如何为项目贡献代码。
• LICENSE：项目的许可协议文件。
• README.md：项目说明文件。
• engine_sptsv2.py：模型训练和测试的核心文件。
• eval.py：评估模型性能的脚本。
• eval_ic15.py：专门用于评估 ICDAR2015 数据集的脚本。
• main.py：项目的入口文件，用于启动训练、评估等流程。
• predict.py：用于模型预测和可视化的脚本。
• requirements.txt：项目依赖的 Python 包列表。
• run.sh：项目运行的 shell 脚本。
• test.sh：用于测试模型的 shell 脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 main.py 文件进行。这个文件负责初始化训练或测试所需的环境和参数，以及启动相应的训练或测试流程。以下是一个简单的启动示例：

# main.py 示例代码片段
def main():
    # 解析命令行参数
    parser = argparse.ArgumentParser(description="SPTSv2 Training")
    # 添加参数
    parser.add_argument('--train', action='store_true', help='Train the model')
    # 解析参数
    args = parser.parse_args()
    
    # 根据参数执行相应的操作
    if args.train:
        train_model()
    else:
        evaluate_model()

if __name__ == "__main__":
    main()

在实际使用中，用户可以通过命令行参数来指定不同的操作，如启动训练、评估模型等。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 run.sh 脚本进行。这个脚本包含了启动训练、评估、预测等操作的命令，以及一些环境变量的设置。以下是一个配置文件的示例：

# run.sh 示例代码片段
#!/bin/bash

# 设置环境变量
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 # 指定 GPU 设备
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/SPTSv2 # 设置 Python 路径

# 训练模型
python main.py --train

# 评估模型
python eval.py --result_path ./output/totaltext_val.json

# 进行预测
python predict.py

用户可以根据自己的需求和环境，修改这些配置，以适应不同的使用场景。在实际操作中，应先确保环境变量和依赖包已正确设置和安装。

SPTSv2 The official implementation of SPTS v2: Single-Point Text Spotting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/spt/SPTSv2