ABCNet: 自适应贝塞尔曲线网络的实时场景文本检测

ABCNet: 自适应贝塞尔曲线网络的实时场景文本检测

bezier_curve_text_spotting A PyTorch implementation of "ABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network" (CVPR 2020 oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/bezier_curve_text_spotting

1. 项目目录结构及介绍

bezier_curve_text_spotting/
├── configs/
│   └── 配置文件目录
├── demo/
│   └── 演示代码目录
├── maskrcnn_benchmark/
│   └── 核心代码目录
├── tests/
│   └── 测试代码目录
├── tools/
│   └── 工具代码目录
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
└── vis_demo.sh

目录结构介绍

• configs/: 存放项目的配置文件，包括模型训练和测试的参数配置。
• demo/: 存放演示代码，用于展示项目的功能和效果。
• maskrcnn_benchmark/: 核心代码目录，包含了实现ABCNet算法的主要代码。
• tests/: 存放测试代码，用于验证项目的功能和性能。
• tools/: 存放工具代码，包括数据处理、模型评估等工具。
• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被Git管理。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档，介绍项目的基本信息和使用方法。
• setup.py: 项目的安装脚本，用于安装项目的依赖库。
• vis_demo.sh: 演示脚本，用于运行项目的演示代码。

2. 项目的启动文件介绍

vis_demo.sh

vis_demo.sh 是一个启动脚本，用于运行项目的演示代码。该脚本会加载预训练模型并对输入图像进行文本检测和识别。

使用方法

bash vis_demo.sh

single_demo_bezier.py

single_demo_bezier.py 是一个Python脚本，用于演示单张图像的贝塞尔曲线文本检测。

使用方法

python tools/tests/single_demo_bezier.py

3. 项目的配置文件介绍

configs/

configs/ 目录下存放了项目的配置文件，这些配置文件定义了模型训练和测试的参数。

主要配置文件

• config.yaml: 主配置文件，定义了模型训练和测试的基本参数。
• dataset_config.yaml: 数据集配置文件，定义了数据集的路径和格式。
• model_config.yaml: 模型配置文件，定义了模型的结构和超参数。

使用方法

在运行项目时，可以通过修改这些配置文件来调整模型的行为和性能。例如，修改 config.yaml 中的 batch_size 参数来调整训练时的批量大小。

batch_size: 8
learning_rate: 0.001
num_epochs: 100

通过以上配置文件，可以灵活地调整项目的训练和测试过程，以适应不同的需求和环境。

bezier_curve_text_spotting A PyTorch implementation of "ABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network" (CVPR 2020 oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/bezier_curve_text_spotting