ocr-程序解析

1，tensorflow部分，
注意backbone利用了mobilenetv2，其中tf使用注意事项：

1. 使用 tf.variable_scope(‘mv2’，reuse=tf.AUTOREUSE):
   其中reuse可以节省图空间，一样的scope可以利用这个scope省资源。

2. 使用kernal卷积核，tf中格式是（kh，kw，kc，outputnum）：即
   w = tf.get_variable(‘w’, [k_h, k_w, input_.get_shape()[-1], output_dim],
   regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(weight_decay),
   initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=stddev))
   而卷积过程是[1,stridey,stridex,1]如下：
   conv = tf.nn.conv2d(input_, w, strides=[1, d_h, d_w, 1], padding=‘SAME’)

3. 而卷积偏置是与通道无关的：
   biases = tf.get_variable(‘bias’，[output_dim],initializer=tf.constant_initializer(0.0))
   conv = tf.nn.bias_add(conv, biases)

2.mobilenetv2部分：

注意点：c是输出通道，n是此步骤的单个res_block数量，s是stride，对应stride=1和stride=2 不用架构，t是膨胀系数，可以认为升维减少relu