DBNet的pipeline(如图1中红色箭头所示)目的是将二值化操作插入到分割网络中进行联合优化,这样网络可以自适应的预测图像中每一个像素点的阈值(区别去传统方法的固定阈值),从而可完全区分前景和背景的像素。 二值化阈值由网络学习得到,彻底将二值化这一步骤加入到网络里一起训练,这样最终的输出图对于阈值就会具有非常强...
在进行dbnet训练时,合理配置参数是非常重要的,本文将介绍一些常用的dbnet训练配置参数,帮助您更好地使用和理解这个模型。 二、训练配置参数 1. 学习率(Learning Rate) 学习率是一个非常关键的参数,它决定了模型在每次迭代时,参数更新的幅度。较大的学习率可以加快收敛速度,但可能产生不稳定的结果,较小的学习率可以...
完成上面数据的处理就可以开始训练了 训练 到这里已经完成大部分的工作了,只需要对config文件参数做适当的修改就可以开始训练了。 本次训练使用的config文件是./config/icdar2015_resnet18_FPN_DBhead_polyLR.yaml,修改学习率、优化器、BatchSize等参数,如下图: 上面用红框标注的参数,大家根据实际的情况做修改,我...
这样做的好处是可以避免特征提取层的权重在训练过程中发生过大的变化,从而保留其在ImageNet上学到的有用信息。 然而,随着训练的深入,我们可能需要解冻特征提取层的部分或全部权重,以便让模型能够更好地适应新的任务。 4. 训练DBNet 最后,我们使用包含文本图像的数据集(如ICDAR、SynthText等)来训练DBNet。在训练过程中...
训练 到这里已经完成大部分的工作了,只需要对config文件参数做适当的修改就可以开始训练了。 本次训练使用的config文件是./config/icdar2015_resnet18_FPN_DBhead_polyLR.yaml,修改学习率、优化器、BatchSize等参数,如下图: 上面用红框标注的参数,大家根据实际的情况做修改,我的卡是3090,BatchSize设置32. ...
修改训练中使用的数据配置文件路径 修改D:/soft/Anaconda/envs/env_name/Lib/site-packages/mmocr/.mim/configs/textdet/dbnet/dbnet_resnet18_fpnc_1200e_icdar2015.py 中 第一行 icdar2015_textdet_data_root 的值为 /path/to/mini_icdar2015 cmd 切换到 D:/soft/Anaconda/envs/env_name/Lib/site-pack...
本实验主要介绍基于寒武纪 MLU370 (寒武纪处理器,简称MLU)与寒武纪 PaddlePaddle 框架的DBNet 文本检测训练方法。开发者可在PaddleOCR 套件下通过工具脚本 + 配置文件的方式来执行文本检测任务。 2. 实验目标 掌握使用寒武纪 MLU370 和 PaddleOCR 套件进行模型训练的基本方法。
在当今信息爆炸的时代,数据标注和模型训练对于机器学习和深度学习领域至关重要。DBNet(也称为Dilated Bi-directional Network)是一种用于文本检测和识别的深度学习模型,其在OCR(光学字符识别)任务中表现出色。本文将介绍如何使用DBNet进行数据标注和模型训练的最佳实践。 首先,数据标注是模型训练的基础。对于文本检测和识别...
在训练中还会出现No module named ‘torchvision.models.utils‘错误,因此只需要将 from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url 改为 from torch.hub import load_state_dict_from_url即可 环境安装 打开README在找到以下代码: pip install -r requirement.txt ...
1. 提升文本识别准确性,通过大量高质量的标注数据和模型训练,可以使DBNet模型更准确地检测和识别图像中的文本内容,提高识别准确性。 2. 适应多样化文本场景,模型训练可以使DBNet模型适应各种复杂的文本场景和环境,包括不同字体、大小、颜色和背景等,从而提高其稳定性和泛化能力。 3. 提高工作效率,利用标注数据和模型训...