diff --git a/doc/doc_ch/pgnet.md b/doc/doc_ch/pgnet.md index df6d8030ffeae1e328e134c54f7ae0a98e4e52be..40fdaab6109cb1c124c73640c7991cb02386bfda 100644 --- a/doc/doc_ch/pgnet.md +++ b/doc/doc_ch/pgnet.md @@ -6,8 +6,7 @@ - [一、简介](#简介) - [二、环境配置](#环境配置) - [三、快速使用](#快速使用) -- [四、快速训练](#快速训练) -- [五、预测推理](#预测推理) +- [四、模型训练、评估、推理](#快速训练) @@ -65,8 +64,8 @@ python3 tools/infer/predict_e2e.py --e2e_algorithm="PGNet" --image_dir="./doc/im ``` ### 可视化结果 -可视化文本检测结果默认保存到./inference_results文件夹里面,结果文件的名称前缀为'e2e_res' - +可视化文本检测结果默认保存到./inference_results文件夹里面,结果文件的名称前缀为'e2e_res'。结果示例如下: +![](../imgs_results/e2e_res_img623_pgnet.jpg) ## 四、快速训练 @@ -146,9 +145,8 @@ python3 tools/infer_e2e.py -c configs/e2e/e2e_r50_vd_pg.yml -o Global.infer_img= python3 tools/infer_e2e.py -c configs/e2e/e2e_r50_vd_pg.yml -o Global.infer_img="./doc/imgs_en/" Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy" Global.load_static_weights=false ``` - -## 五、预测推理 -### 四边形文本检测模型(ICDAR2015) +### 预测推理 +#### 四边形文本检测模型(ICDAR2015) 首先将PGNet端到端训练过程中保存的模型,转换成inference model。以基于Resnet50_vd骨干网络,以英文数据集训练的模型为例[模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/pgnet/en_server_pgnetA.tar) ,可以使用如下命令进行转换: ``` wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/pgnet/en_server_pgnetA.tar && tar xf en_server_pgnetA.tar @@ -162,7 +160,7 @@ python3 tools/infer/predict_e2e.py --e2e_algorithm="PGNet" --image_dir="./doc/im ![](../imgs_results/e2e_res_img_10_pgnet.jpg) -### 弯曲文本检测模型(Total-Text) +#### 弯曲文本检测模型(Total-Text) 对于弯曲文本样例 **PGNet端到端模型推理,需要设置参数`--e2e_algorithm="PGNet"`,同时,还需要增加参数`--e2e_pgnet_polygon=True`,**可以执行如下命令: