DBNet.pytorch 项目使用教程

DBNet.pytorch 项目使用教程

DBNet.pytorchA pytorch re-implementation of Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/db/DBNet.pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

DBNet.pytorch 项目的目录结构如下：

DBNet.pytorch/
├── config/
│   ├── default.yaml
│   └── ...
├── data/
│   ├── prepare_data.py
│   └── ...
├── models/
│   ├── dbnet.py
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── test.py
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
└── ...

目录结构介绍

• config/: 包含项目的配置文件，如 default.yaml。
• data/: 数据准备相关脚本，如 prepare_data.py。
• models/: 模型定义文件，如 dbnet.py。
• scripts/: 训练和测试脚本，如 train.py 和 test.py。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，包括训练和测试脚本。

启动文件介绍

• train.py: 用于启动训练过程的脚本。
• test.py: 用于启动测试过程的脚本。

使用示例：

python scripts/train.py --config config/default.yaml
python scripts/test.py --config config/default.yaml

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下，主要配置文件为 default.yaml。

配置文件介绍

• default.yaml: 包含训练和测试的默认配置，如数据路径、模型参数、训练参数等。

配置文件示例：

data:
  train_path: "path/to/train/data"
  test_path: "path/to/test/data"

model:
  name: "dbnet"
  params:
    ...

train:
  batch_size: 32
  epochs: 100
  ...

通过修改 default.yaml 文件，可以调整项目的运行参数。

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以上是 DBNet.pytorch 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

DBNet.pytorchA pytorch re-implementation of Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/db/DBNet.pytorch