模型训练 完成数据预处理后,可以开始配置并训练DBNet模型。首先,需要修改配置文件以指定训练集路径、优化器参数等。 # config.yamldataset:train_path:"data/train"test_path:"data/test"optimizer:type:"Adam"learning_rate:0.001training:batch_size:16max_epo
最后,通过P和F计算近似二值图(approximate binary map B) 在训练期间对P,T,B进行监督训练,P和B是用的相同的监督信号(label)。在推理时,只需要P或B就可以得到文本框。 网络输出: 1、probability map, wh1 , 代表像素点是文本的概率 2、threshhold map, wh1, 每个像素点的阈值 3、binary map, wh1, 由1,...
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...
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...
数据划分:将数据集划分为训练集、验证集和测试集(如果需要)。 配置文件修改 MMOCR使用配置文件(YAML格式)来定义训练、验证和测试过程中的各种参数。您需要修改一个现有的DBNet++配置文件,以适应您的数据集。 数据集路径:在配置文件中设置data.train.ann_file、data.val.ann_file等字段,指向您的标注文件。 类别设置...
首先,我们需要选择一个在ImageNet上预训练好的模型作为DBNet的特征提取部分的基础。常见的选择包括MobileNetV2、ResNet等。然后,我们需要加载这些预训练权重,但需要注意的是,由于DBNet的任务(文本检测)与ImageNet的任务(图像分类)不同,因此我们不能直接加载整个模型的权重。 通常的做法是只加载特征提取层的权重,而忽略...
# pre_weights:OrderedDict,在Imagenet上的预训练权重 pre_weights = torch.load(model_weight_path, map_location='cpu') # delete classifier weights # pre_dict:普通dict # .numel():返回元素个数 # 元素个数和网络中相等,才把对应权重保留下来 ...
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。
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. ...
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:...