TPGSR 项目使用教程

TPGSR 项目使用教程

TPGSRCode for Text Prior Guided Scene Text Image Super-Resolution (TIP 2023)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tp/TPGSR

1. 项目介绍

TPGSR（Text Prior Guided Scene Text Image Super-Resolution）是一个用于场景文本图像超分辨率的开源项目。该项目通过文本先验引导的方式，提升场景文本图像的视觉质量和文本识别准确率。TPGSR 项目在 2023 年 IEEE Transactions on Image Processing (TIP) 上发表，并在 GitHub 上开源。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您的环境中已安装以下依赖：

• Python 3.x
• PyTorch
• pyyaml
• cv2
• Pillow
• imgaug

2.2 下载项目

git clone https://github.com/mjq11302010044/TPGSR.git
cd TPGSR

2.3 配置训练环境

1. 下载预训练的识别器模型：

   • Aster: https://github.com/ayumiymk/aster.pytorch
   • MORAN: https://github.com/Canjie-Luo/MORAN_v2
   • CRNN: https://github.com/meijieru/crnn.pytorch

2. 将下载的预训练模型权重放置在 TPGSR_ROOT/ 目录下。

3. 下载 TextZoom 数据集：

   • https://github.com/JasonBoy1/TextZoom

2.4 训练模型

chmod a+x train_TPGSR-TSRN.sh
./train_TPGSR-TSRN.sh

2.5 测试模型

在测试脚本中添加 --go_test 参数以测试相应的模型。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 场景文本图像超分辨率

TPGSR 项目主要应用于场景文本图像的超分辨率任务。通过文本先验引导，TPGSR 能够有效提升图像的视觉质量和文本识别准确率。

3.2 多阶段策略

TPGSR 采用多阶段策略，通过多次迭代提升图像质量。在实际应用中，可以根据需求调整迭代次数，以达到最佳效果。

4. 典型生态项目

4.1 Aster

Aster 是一个用于场景文本识别的深度学习模型，与 TPGSR 结合使用，可以进一步提升文本识别的准确率。

4.2 MORAN

MORAN 是一个多方向文本识别网络，与 TPGSR 结合使用，可以处理不同方向的文本图像。

4.3 CRNN

CRNN 是一个经典的序列文本识别模型，与 TPGSR 结合使用，可以处理长文本序列的识别任务。

通过以上步骤，您可以快速启动并使用 TPGSR 项目，结合其他生态项目，进一步提升场景文本图像的处理效果。

TPGSRCode for Text Prior Guided Scene Text Image Super-Resolution (TIP 2023)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tp/TPGSR