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Commit 0e91ce69 authored by chenych's avatar chenych
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View file @ 0e91ce69
...@@ -90,7 +90,7 @@ bash make.sh ...@@ -90,7 +90,7 @@ bash make.sh
## 数据集 ## 数据集
所有的数据集请保存在 deepsolo_pytorch/datasets 下，因数据集较大，请按训练的需求进行选择下载。训练需求详见configs中yaml的DATASETS字段。 所有的数据集请保存在 deepsolo_pytorch/datasets 下，因数据集较大，请按训练的需求进行选择下载。训练需求详见configs中yaml的DATASETS字段(测试数据同理)。
### 训练数据集 ### 训练数据集
`[SynthText150K (CurvedSynText150K)]` [images](https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet/tree/master/datasets) | [annotations(Part1)](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQgQTfQC578sYbkPik?e=2Yz06g) | [annotations(Part2)](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQgQJWqH404p34Wb1m?e=KImg6N) `[SynthText150K (CurvedSynText150K)]` [images](https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet/tree/master/datasets) | [annotations(Part1)](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQgQTfQC578sYbkPik?e=2Yz06g) | [annotations(Part2)](https://1drv.ms/u/s!ApEsJ9RIZdBQgQJWqH404p34Wb1m?e=KImg6N)
...@@ -247,22 +247,25 @@ Tips: ...@@ -247,22 +247,25 @@ Tips:
测试有两种展示，一种 visualization show, 测试完成后会在 --output 路径下生成测试图片结果； 测试有两种展示，一种 visualization show, 测试完成后会在 --output 路径下生成测试图片结果；
第二种是 eval show, 测试完成后会展示测试结果数据, 没有测试图片结果展示。 第二种是 eval show, 测试完成后会展示测试结果数据, 没有测试图片结果展示。
如需执行自己的预训练模型，请修改配置: 需要修改的主要参数说明如下:
${CONFIG_FILE} yaml文件配置地址（注意修改预训练模型地址） ${CONFIG_FILE} yaml文件配置地址（注意修改预训练模型地址）
${IMAGE_PATH} 待测试数据地址 ${IMAGE_PATH} 待测试数据地址
${MODEL_PATH} 待测试预训练模型地址 ${MODEL_PATH} 待测试预训练模型地址
具体配置可参考test.sh中提供的样例 如需执行自己的预训练模型，请修改对应配置(visualization show 的模型地址修改在yaml文件中, eval show 的模型地址修改为 ${MODEL_PATH}参数输入), 具体配置可参考test.sh中提供的样例。
visualization show 样例执行步骤： 以 visualization show 为, 执行步骤如下：
1. 下载CTW1500的预训练模型： 1. 下载CTW1500的预训练模型 pretrain_ctw_96voc.pth：
|Backbone|Training Data|Weights| |Backbone|Training Data|Weights|
|:------:|:------:|:------:| |:------:|:------:|:------:|
|Res-50|Synth150K+Total-Text+MLT17+IC13+IC15|[OneDrive](https://1drv.ms/u/s!AimBgYV7JjTlgcdtYzwEBGvOH6CiBw?e=trgKFE)| |Res-50|Synth150K+Total-Text+MLT17+IC13+IC15|[OneDrive](https://1drv.ms/u/s!AimBgYV7JjTlgcdtYzwEBGvOH6CiBw?e=trgKFE)|
将预训练模型放在 pretrained_models/CTW1500/ 文件夹下，如果放置于其他地方，请同步修改配置文件中 MODEL.WEIGHTS 地址 将预训练模型放在 pretrained_models/CTW1500/ 文件夹下，如果放置于其他地方，请同步修改yaml配置文件中 MODEL.WEIGHTS 地址。
2. 将待测试数据存放于 ${IMAGE_PATH} 下，执行 2. 将待测试数据存放于 ${IMAGE_PATH} 下，执行
...@@ -270,7 +273,7 @@ visualization show 样例执行步骤： ...@@ -270,7 +273,7 @@ visualization show 样例执行步骤：
bash test.sh bash test.sh
``` ```
推理结果默认保存在test_results文件夹下，可以使用参数 --output 替换结果保存路径。 3. 推理结果默认保存在test_results文件夹下，可以使用参数 --output 替换结果保存路径。
## result ## result
...@@ -286,8 +289,8 @@ CTW1500上的结果展示 ...@@ -286,8 +289,8 @@ CTW1500上的结果展示
|Backbone|External Data|Det-P|Det-R|Det-F1|E2E-None|E2E-Generic| |Backbone|External Data|Det-P|Det-R|Det-F1|E2E-None|E2E-Generic|
|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:| |:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|
|Res-50(ours)|Synth150K+Total-Text+MLT17+IC13+IC15|0.9364|0.8278|0.8788|0.6839|0.9485| |Res-50(ours)|Synth150K+Total-Text+MLT17+IC13+IC15|0.9320|0.8363|0.8816|0.6783|0.9349|
|Res-50|Synth150K+Total-Text+MLT17+IC13+IC15|0.9326|0.8240|0.8750|0.6745|0.9340| |Res-50|Synth150K+Total-Text+MLT17+IC13+IC15|0.9329|0.8478|0.8883|0.6742|0.9373|
## 应用场景 ## 应用场景
### 算法类别 ### 算法类别
......
configs/simple/test_simple.yaml
View file @ 0e91ce69
_BASE_: "../R_50/Base_det.yaml" _BASE_: "../R_50/Base_det.yaml"
MODEL: MODEL:
WEIGHTS: "pretrained_models/CTW1500/finetune_ctw_96voc.pth" # 可替换为自己的预训练模型地址 WEIGHTS: "pretrained_models/CTW1500/pretrain_ctw_96voc.pth" # 可替换为自己的预训练模型地址
TRANSFORMER: TRANSFORMER:
VOC_SIZE: 96 VOC_SIZE: 96
NUM_POINTS: 50 NUM_POINTS: 50
......
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