TensorFlow PSENet 使用教程

TensorFlow PSENet 使用教程

tensorflow_PSENetThis is a tensorflow re-implementation of PSENet: Shape Robust Text Detection with Progressive Scale Expansion Network.My blog:项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorflow_PSENet

1. 项目的目录结构及介绍

TensorFlow PSENet 项目的目录结构如下：

tensorflow_PSENet/
├── figure/
├── nets/
├── pse/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── eval.py
├── readme.md
├── train.py

目录介绍

• figure/: 存放项目相关的图表文件。
• nets/: 包含网络模型的定义文件。
• pse/: 包含渐进式规模扩展网络（PSENet）的核心实现文件。
• utils/: 包含各种实用工具和辅助函数。
• .gitignore: 指定Git版本控制系统忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• eval.py: 用于模型评估的脚本。
• readme.md: 项目的介绍和使用说明文档。
• train.py: 用于模型训练的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于启动模型训练的主要脚本。它包含了数据加载、模型构建、训练循环等关键部分。使用方法如下：

python train.py

eval.py

eval.py 是用于评估模型性能的脚本。它加载训练好的模型并对其进行评估。使用方法如下：

python eval.py

3. 项目的配置文件介绍

configuration.py

在 configuration.py 文件中，你可以找到项目的配置选项，包括数据集路径、模型参数、训练参数等。以下是一些关键配置项的示例：

# 数据集路径
DATASET_PATH = 'path/to/dataset'

# 模型参数
MODEL_PARAMS = {
    'learning_rate': 0.001,
    'batch_size': 32,
    'epochs': 100
}

# 训练参数
TRAIN_PARAMS = {
    'save_interval': 10,
    'log_interval': 100
}

通过修改这些配置项，你可以调整模型的训练和评估行为。

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以上是 TensorFlow PSENet 项目的使用教程，希望对你有所帮助。

tensorflow_PSENetThis is a tensorflow re-implementation of PSENet: Shape Robust Text Detection with Progressive Scale Expansion Network.My blog:项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorflow_PSENet