CDistNet使用指南

CDistNet使用指南

CDistNetOfficial Pytorch implementations of CDistNet: Perceiving Multi-Domain Character Distance for Robust Text Recognition（IJCV）项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cd/CDistNet

1. 目录结构及介绍

CDistNet项目遵循清晰的目录结构来组织其组件：

CDistNet/
├── eval                 # 评估脚本和配置存放处
│   ├── ...
├── train                # 训练脚本和配置存放处
│   ├── ...
├── cdistnet             # 模型核心代码
├── configs              # 配置文件夹，包含了训练和评估所需的设置
│   └── CDistNet_config.py # 主要配置文件
├── utils                # 辅助工具函数
├── Image_TIA.ipynb      # 可能是示例Notebook或相关图像处理演示
├── LICENSE              # 项目许可证文件
├── README.md            # 项目说明文档
├── cdistnet_env.yaml    # 环境配置文件，指定运行环境需求
├── eval.py              # 用于模型评估的Python脚本
├── requirements.txt     # 项目依赖库列表
├── test.py              # 单元测试脚本
└── train.py             # 训练模型的主脚本

• eval: 包含进行模型评估的脚本和可能的相关配置。
• train: 存放了训练模型的脚本和其他相关的训练配置。
• cdistnet: 模型的核心实现部分。
• configs: 项目配置文件所在位置，定义了实验的具体参数。
• utils: 提供各种辅助功能的模块。
• Image_TIA.ipynb: 教程或数据预处理示例。
• LICENSE: Apache 2.0 许可证信息。
• README.md: 项目概述、安装步骤、快速入门等关键信息。
• cdistnet_env.yaml: 定义了项目运行所需环境的配置文件。
• eval.py, train.py: 分别用于模型评估和训练的入口脚本。
• requirements.txt: 列出了所有必需的第三方库。

2. 项目启动文件介绍

训练启动

在命令行中，你可以通过以下命令启动模型的训练过程：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python train.py --config=configs/CDistNet_config.py

该命令指定了使用GPU 0到3进行并行计算，并加载配置文件CDistNet_config.py以开始训练过程。

评估启动

对于模型评估，使用类似的命令但调用eval.py脚本：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python eval.py --config=configs/CDistNet_config.py

这将使用单个GPU（设备0）进行模型的评估。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件CDistNet_config.py是控制训练和评估过程的关键。它通常包含但不限于以下元素：

• 模型超参数：如学习率、批次大小、优化器类型等。
• 数据集路径：指向训练和评估数据集的位置。
• 网络架构细节：指定模型的结构配置。
• 训练和验证设置：包括是否加载预训练模型、训练轮次、保存检查点的频率等。
• 损失函数与评价指标：定义如何度量模型性能。

此文件是高度定制化的，允许用户调整以适应不同场景和研究目的。通过修改这些配置，用户可以控制CDistNet的行为以满足特定的实验需求。务必详细阅读配置文件注释，以便正确理解和调整各个参数。

CDistNetOfficial Pytorch implementations of CDistNet: Perceiving Multi-Domain Character Distance for Robust Text Recognition（IJCV）项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cd/CDistNet