街景字符识别项目教程

街景字符识别项目教程

1. 项目目录结构及介绍

street-view-character-recognition/
├── data/
│   ├── raw/          # 原始数据集
│   ├── processed/    # 处理后的数据集
│   └── test/         # 测试数据集
├── models/
│   ├── base_model.py # 基础模型定义
│   ├── custom_model.py # 自定义模型定义
│   └── utils.py      # 模型相关的工具函数
├── configs/
│   ├── config.yaml   # 项目配置文件
│   └── environment.yaml # 环境配置文件
├── scripts/
│   ├── train.py      # 训练脚本
│   ├── evaluate.py   # 评估脚本
│   └── predict.py    # 预测脚本
├── notebooks/
│   ├── data_exploration.ipynb # 数据探索笔记本
│   └── model_analysis.ipynb   # 模型分析笔记本
├── README.md         # 项目说明文档
├── requirements.txt  # 项目依赖文件
└── setup.py          # 项目安装脚本

目录结构说明

• data/: 存放项目所需的数据集，包括原始数据、处理后的数据和测试数据。
• models/: 存放模型的定义文件，包括基础模型和自定义模型，以及相关的工具函数。
• configs/: 存放项目的配置文件，包括项目配置和环境配置。
• scripts/: 存放项目的脚本文件，包括训练、评估和预测脚本。
• notebooks/: 存放项目的Jupyter笔记本，用于数据探索和模型分析。
• README.md: 项目的说明文档，介绍项目的基本信息和使用方法。
• requirements.txt: 项目的依赖文件，列出了项目运行所需的Python包。
• setup.py: 项目的安装脚本，用于安装项目所需的依赖。

2. 项目启动文件介绍

启动文件：scripts/train.py

train.py 是项目的启动文件，用于训练模型。该脚本的主要功能包括：

• 加载配置文件中的参数。
• 加载数据集并进行预处理。
• 初始化模型并进行训练。
• 保存训练好的模型。

使用方法

python scripts/train.py --config configs/config.yaml

参数说明

• --config: 指定配置文件的路径，默认值为 configs/config.yaml。

3. 项目配置文件介绍

配置文件：configs/config.yaml

config.yaml 是项目的主要配置文件，包含了项目运行所需的各种参数。以下是配置文件的主要内容：

# 数据集配置
dataset:
  path: "data/processed"
  batch_size: 32

# 模型配置
model:
  name: "custom_model"
  input_size: 224
  num_classes: 10

# 训练配置
training:
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001
  save_path: "models/trained_model.pth"

# 评估配置
evaluation:
  metrics: ["accuracy", "precision", "recall"]

配置文件说明

• dataset: 数据集相关的配置，包括数据集路径和批量大小。
• model: 模型相关的配置，包括模型名称、输入大小和类别数量。
• training: 训练相关的配置，包括训练轮数、学习率和模型保存路径。
• evaluation: 评估相关的配置，包括评估指标。

通过修改配置文件中的参数，可以灵活地调整项目的运行方式。